A study on determinants of household debt in Malaysia / Fatin Nurhaziqah Mat Isa
Notice bibliographique
Résumé
Household debt in Malaysia has always being the popular issue as it keep raising and will give impact towards the stability of economic growth. This study is conducted to determine the relationship between independent variables and dependent variables which independent variables consist of Gross Domestic Product (GDP), Housing Price Index (HPI), Interest Rate (IR), Unemployment Rate (UR) and Inflation Rate (IFR). This study is using time series analysis which data collected from period of Quarter One 2000 until Quarter Four 2018 and covers for Malaysia only. The quarterly time series data were obtained from Thomson Reuters Data Stream, Bank Negara Malaysia and World Bank Data. In order to obtain the empirical result, Multiple Linear Regression model is applied to obtain the relationship between independent and dependent variables. By using Multiple Linear Regression model, the result concludes that Housing Price Index (HPI), Interest Rate (IR) and Unemployment Rate (UR) has statistically significant impact towards the level of household debt in Malaysia with positive correlation except for Interest Rate (IR) with negative relationship. However, Gross Domestic Product (GDP) and Inflation Rate (IFR) were found to have insignificant relationship between household debts with negative correlations. Based on the results obtained, recommendations are made for the significant of study to help them in improving the household debt level in the long run.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».