Relationship Between Financial and Real Sectors: Implications for Stable Economic Development (Evidence from Thailand)
Notice bibliographique
Résumé
The real sector of an economy is the key section as activities of this sector persuade economic output and is represented by those economic segments that are essential for the progress of GDP of the economy. The sector generates better outcomes if accompanied with a healthier financial system; thus, advancement of financial sector is a means for the growth of real sector. The study in this paper explores the relationship between financial and real sectors of Thailand with the volatility analysis of GDP caused by development of financial market. The GARCH Model, Johansen-Juselius (1990) co-integration test, vector error correction model (VECM), and Granger causality testing approach was employed on time series data over the first quarter of year 1993 until the second quarter of year 2017. Consistent with past studies, both the elements of capital market (i.e. bonds and stock markets) and the money market (i.e. credit to private sector by banks) bears a positive relationship to the GDP, our results shows that both markets help promoting economic growth. We can infer that differences in financial markets’ composition and institutions do matter, as these three major sections – bond market, stock market, and banks– do not simultaneously develop and grow, but at a different level of their growth they complement each other. Our findings suggest that there exists inter dependency between real and financial sector’s technologies which in turn enlightens the effect of financial market development on the GDP growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».