Assessing the Effect of External Debt Servicing and Receipt on Exchange Rate in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to investigate the relationship between external public debt servicing and receipt and exchange rate fluctuations in Nigeria from 1981 to 2013. The variables used in the study included external public debt receipts, external public debt servicing, and exchange rate. The theoretical models adopted in the study were the monetary model of exchange rate determination and the monetary approach to international capital movements. The strategies for accomplishing stated objectives were specified to include the use of Ordinary Least Square (OLS) multiple regression and cointegration test, which would have helped in determining the short-run and long-run relationships, respectively, between the specified variables, based on secondary data sourced from Central Bank of Nigeria (CBN) and Debt Management Office (DMO) statistical publications for the period under review. The findings of the study showed that external debt receipts and external debt servicing have positive short and long-run relationships with naira exchange rate fluctuations. The study concluded that whereas external public debt receipts affect exchange rate positively, external public debt servicing affects exchange rate negatively. The policy implication of this study is that Nigerian government should evolve more efficient external debt management strategies that will ensure that foreign loan receipts secured net off the effects of the servicing obligations in order to enhance the value and exchange rate of the naira. The paper recommended that Nigerian government should always strive to secure self-liquidating, production/project-based external loans for financing projects, place and enforce embargo on certain classes of foreign loans as well as on the frequency of contracting loans, contract foreign loans with concessionary low interest rates and long maturity periods, promptly and regularly service foreign loans to avoid the burdensome effect of accumulated compound interests, and appropriate external loan resources properly.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».