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Enregistrement W2146067307 · doi:10.5539/ibr.v4n4p218

Impact of Workers’ Remittances on Financial Development in Nigeria

2011· article· en· W2146067307 sur OpenAlexvenueno aff
Babatunde Olufemi Oke, Olayinka Marte Uadiale, Okwy Peter Okpala

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoanable fundsEconomicsNexus (standard)EstimationOrder (exchange)Consumption (sociology)Broad moneyFinancial intermediaryReal gross domestic productPer capitaMoney supplyMonetary economicsFinanceExchange rateMonetary policyInterest rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we examine the nexus between remittances and financial development (FINDEV) in Nigeria from 1977 to 2009. Towards achieving the objective of this study, we employ both the ordinary least square estimation (OLSE) technique and the Generalized Method of Moments (GMM) estimator. Moreover, key diagnostic tests are carried out in order to ascertain model adequacy. We also use two indicators of FINDEV, namely: the ratio of money supply to GDP (m2/gdp) and the ratio of private credit to GDP (cps/gdp). The results generally indicate that remittances positively and significantly influence financial development in Nigeria, with the exception of the cps/gdp measure of FINDEV in the GMM estimation where the coefficient is insignificant. This implies that remittances augment liquid liabilities more than loanable funds in Nigeria, as remittances are likely used more for consumption purposes than for productive ventures in the country. Since remittances provide foreign exchange that is vital to both the internal and the external sectors of the economy, they should be encouraged via appropriate policy formulation and implementation. Financial intermediaries and institutions operating in Nigerian should also intensify the mobilization of remittances with the aim of making them important sources of loanable funds in the country.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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