Impact of economic and financial factors on tax revenue: Evidence from the Middle East countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the impact of economic and financial factors on tax revenue of Bahrain and Oman from 1990 to 2010.For this purpose, panel regression analysis is performed by considering economic and financial factors including growth domestic product (GDP), Deposit Interest Rate, Lending Interest Rate, Interest Rate Spread, Real Interest Rate, Bank Capital to Asset Ratio, Bank nonperforming loans to total gross loans, Risk premium on lending, Foreign direct investment net inflow and Cash surplus deficit.A conceptual model is developed for this purpose and the key findings are explained.The outcomes of the study explain that there was a significant relationship between Tax revenue and both economic and financial factors i.e.GDP growth, Bank capital to asset ratio, the Risk premium on lending, Foreign direct investment net inflow and Cash surplus/deficit over the period of study.The findings of the study are very much useful for the policymakers to consider which factors are affecting the tax revenues and in which direction.However, the findings of the study can be more meaningful with the addition of more economic and financial factors as well.Besides, the consideration of other Asian states will provide more evidence for the generalization of the findings.Meanwhile, this study will be a policy note on on-going tax reforms in selected Middle East countries and will be helpful for policymakers and researchers in conceptualizing the tax revenue model for them.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».