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Enregistrement W1531316887 · doi:10.3968/j.css.1923669720120804.350

An Empirical Analysis of the Impact of Public Debt on Economic Growth: Evidence from Nigeria 1975-2005

2012· article· en· W1531316887 sur OpenAlexvenueno aff
Obademi Olalekan Emmanuel

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsDebtDebt-to-GDP ratioShort runValue (mathematics)Debt levels and flowsGross domestic productExternal debtDeficit spendingInternal debtDebt ratioError correction modelMonetary economicsMacroeconomicsEconometricsCointegrationMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the impact of public debt on economic growth using Nigeria as a case study. An analysis of the long-run relationship and impact of debt from the perspective of the value impact and proportional impact was done. The value impact variables used herein include the external debt value, domestic debt value, total debt value and budget deficit figures. The proportional impact variables are ratios of the value impact to the gross domestic product (GDP). An augmented Cobb Douglas model was used and subsequently a dynamic version of the functional relationship was estimated using Co-integration technique to capture the long-run impact of debt variables on economic growth. The result showed that the joint impact of debt on economic growth is negative and quite significant in the long-run though in the short-run the impact of borrowed funds and coefficient of budget deficit is positive. In the study, the speed at which the short-run equation converges to equilibrium in the long-run as shown by the Error Correction Mechanism coefficient was found to be slow. The conclusion from this study is that though in the short-run the impact of borrowed fund on the Nigerian economy was positive, the impact of debt in the long-run depressed economic growth as a result of incompetent debt management. Key words:

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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