Financial Sector Development in Nigeria: Do Financial Reform, Output Size and Resource Dependence Matter?
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the determinants of financial sector development in Nigeria in an error correction modelling framework, and with OLS for robustness checks, using data from 1980 to 2017. The results show that, banking sector reform, gross capital formation, government expenditure, interest rate spread, output size and trade openness were significant determinants of financial sector development in both the short- and long run. Proxy for economic misery was only significant in the ECM equation, while literacy and human development metric was significant in the long-run equation. Natural resource dependence, proxy by ratio of natural resource rent to GDP, was negatively related to financial sector development in Nigeria, though the coefficient was not significant at conventional levels. Economic misery, interest rate spread and inflation were observed to undermine financial development in Nigeria. The study recommends the continuation of the process of financial liberalization because of its immerse benefits of promoting competition amongst financial institutions with attendant positive effects of reducing interest rate gap. Domestic output, measured by the real GDP, should be enhanced with appropriate stabilising policy, whether fiscal or monetary policy. Additionally, efforts should be enhanced to limit the effects of macroeconomic instability on financial sector development. Lastly, the study recommends efficient management of natural resources to enjoy a non-declining contribution to the development of an inclusive financial system in Nigeria.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».