Relationship between External Debt Management Policies and Economic Growth in Nigeria (1970-2006)
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to appraise the relationship between external debt management policies on the economic growth of Nigeria from 1970-2006. One null hypothesis was formulated to determine the effect of external debt on Gross domestic investment, exchange rate, fiscal deficit, and terms of trade. Ex-post facto research design was adopted for the study. Ordinary least square multiple regression technique was used to analyzed data gathered for the study. The result of the findings revealed that, GDP, exchange rate, fiscal deficit, London Interbank offered rate, and terms of trade are the major determinants of external debt in Nigeria. The severity of the debt within the period is reflected in the country’s inability to meet the debt service obligations particularly scheduled debt services in relation to its foreign currency earnings, it explains why the country had rescheduled its debt from time to time (first in 1986, 1989, 1991, and last in October 2000). Recommendations are made that the federal government should lay down well considered guideline for external loans. Defining the purpose, duration, moratorium requirements and commitments, negotiation fees etc including the conditions under which the government can approve and guarantee external loans. Also In view of the debt relief, government should ensure that spending impact on poverty reduction halts HIV/AIDS and malaria and addresses child and material mortality. Thus, the government should priorities its spending on health, education, water, infrastructure, power and agriculture.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».