Macroeconomic Variables, the Oil, and the Agricultural Sectors in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the impact of the macroeconomic variables and the oil sector on the performance of the agricultural sector between 1981and 2017 in Nigeria. The study adopted a three-stage estimation approach. The initial step in this estimation was the conduct of descriptive statistics and stationarity tests of the variables. Some of the series were stationary at level and some others at the first difference which informed the deployment of the Auto regressive distributed lag (ARDL) technique for model estimation. The third stage was the post-estimation of the model in order ascertain its robustness for predictability and policy formulation. These were the Cumulative Sum Control Chart (CUSUM) stability, Vector Error Correction (VEC) Residual Heteroscedasticity, Breusch-Godfrey Serial Correlation LM, Vector Error Correction Residual Normality, and Vector Error Correction (VEC) Residual Heteroscedasticity tests. The results indicated that contrary to the Dutch disease postulation the oil sector positively impacted the output of the agricultural sector. The influence of exchange rate was also positive. Interest and unemployment rates on the other hand, had negative effects. The rate of inflation and the national output had no impact. The study recommended that the Nigerian government should channel resources towards the agricultural sector to ensure increase in foreign earnings and sufficient domestic production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».