Modeling the Dynamic Relationship between Food Crop Output Volatility and Its Determinants in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study modeled the short run and long run food crop output volatility equations in Nigeria. Time series data derived from the FAO data base for Nigeria and publications of the CBN covering the period 1961 to 2010 was used in the study. Unit root test conducted on the specified time series shows that all series were integrated of order one at 1% probability level. The GARCH (1, 1) model was used to generate the food crop output volatility for the selected food crops (i.e. rice, maize, sorghum, cassava and yam). The short-run and long-run elastic cities of food crop output volatility with respect to specify explanatory variables were determined using the techniques of co-integration and error correction model estimation based on the OLS estimation. The empirical results revealed that inflation rate, per capita real GDP, loan guaranteed by ACGSF in the food crop sub sector, harvested area of land for food crop and liberalization policy era had mixed influence on food crop output volatility both in the short and long run periods in Nigeria. The result also showed that harvested area of land for the selected food crop was the most important factor that affects food crop volatility in the country. In addition, food crop volatility show an average declines pattern in the liberalization policy period. The study however advocated for appropriate short and long term policy packages that should addressed appropriately the identified significant macroeconomic shifters of food crop output volatility in the country. Also attention should be directed towards improving the quality of land allocated to food crop sub sector. Furthermore, agricultural policies in the liberalization policy package should be design in the short term basis and use as a means for altering food crop output in Nigeria.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».