Stock Market and Economic Growth in Ghana, Kenya and Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
In the paper, we examine the causal relationship and the direction of causality between stock market development and economic growth in Ghana, Kenya and Nigeria. In examining the causal relationship and the direction of causality, we used the Granger Causality test procedure as developed in Granger. The study regressed five indicators of stock market namely stock market capitalization (MC), stock turnover ratio (STO), stock traded value (TVL), number of listed securities (LS), and stock market index (MI) against the real gross domestic product (GDP) which is used as a proxy for economic growth. Using the 1989 – 2009 data sets, the empirical findings of the study show that there is no causal relationship between stock market development and economic growth in Ghana and Nigeria, but revealed a bidirectional causal relationship between stock market development and economic growth in Kenya. When MC was used as a proxy for stock market development, MC and LS were found to Granger cause economic growth. Bidirectional causality was found between STO and GDP. TVL was found to have a strong negative effect on GDP. Based on the results of the study, we recommend that policy makers and regulatory bodies should formulate and implement policies that will attract investors and avail the real sector of the economy the much needed fund for production and encourage listing of companies that contribute largely to GDP in the nation stock exchange.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».