On Agricultural Performance amidst Macroeconomic Instability in Nigeria; Autoregressive Distributed Lagged Modelling (2010Q1-2017Q4)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The interaction among macroeconomic indicators causes shock among themselves and by extension shocks on other macroeconomic variables including agricultural performance. This study investigated agricultural performance amidst macroeconomic instability in Nigeria. Data on the study variables spanning from first quarter of 2010 to the fourth quarter of 2017 was sourced from the Statistical Bulletin of the Central Bank of Nigeria. Diagnostic checks revealed that the variables were integrated of order I(0) and I(1) hence the used of the Autoregressive Distributed Lagged model The cointegration bounds test indicated a long run cointegration consequently the ECM which results showed a correct sign, significant effect and 40.1% speed of adjustment. Empirical, results also indicated that; 91.3% variation in agricultural sector performance was explained by the adopted explanatory variables of the parsimonious model (R2 =0.913). Particularly, changes in the fourth lag of agricultural sector performance, current period exchange rate, the first, second and third lag of exchange rate were significant determinant of agricultural performance within the period under review.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle