Investigating Finance-Growth Nexus: Further Evidence from Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the influence of financial sector development on economic growth in Nigeria during the period 1982 to 2015. As such, the study obtained annual secondary data from the Central Bank of Nigeria statistical bulletins and World Bank financial database. The empirical model for this study examines growth in savings, growth in exchange rate, growth in government expenditure, growth in stock market capitalization, growth in credit to private sector, growth in gross capital formation, growth in trade openness and growth in broad money on economic growth in Nigeria. The multiple regression output reveals that growth in government expenditure and growth in gross capital formation are statistically significant on economic growth in Nigeria at 1% and 10% respectively under the period under investigation while other regressors in the model prove to be statistically insignificant. VAR test shows that there is considerable short-run causality running from lags of regressors to economic growth in Nigeria except for lag 1 of growth in exchange rate and lag 2 of growth in credit to private sector. The granger causality test reveals the existence of bi-directional causality between financial sector development and economic growth in Nigeria during the period under investigation. Hence, this study supports the ‘feedback hypothesis’ view on finance-growth. Based on these empirical results, this study recommends effective channeling of funds to the private sector and autonomy of the Central Bank of Nigeria in the use of monetary policy tools.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».