Saving-Investment Correlation and Capital Mobility in Sub-Saharan African Countries: A Reappraisal through Inward and Outward Capital Flows’ Correlation
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses the Feldstein-Horioka puzzle in 15 sub-Saharan African countries accounting for the correlation between inward and outward capital flows. Applying cross section, panel data, and even time series analyses, we show that our results are consistent with previous studies related to developing countries. More interesting, we confirm, for sub-Saharan African countries, the recent hypothesis of Georgepoulos and Hejazi (2009) that the Feldstein-Horioka home bias is unrelated to the correlation between inward and outward capital flows for developing countries. Although the saving-investment coefficient weakens in the correlation adjusted regression, we show that the coefficient on Flows, the variable which accounts for the correlation between inward and outward capital flows is always positive and insignificant. We argue that the downward movement in the saving-investment coefficient is due the omission of some factors (foreign aid and trade openness) which are relevant for developing countries in the framework of the Feldstein-Horioka analysis. We also state that our results are more likely to reflect the poor financial structure of the countries in our sample. Therefore, we suggest that policymakers in Sub-Sahara Africa should put more emphasis in creating and developing efficient financial market which could favor portfolio diversification.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».