MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3083573838 · doi:10.5430/rwe.v11n5p141

Impact of Capital Flight on Tax Revenue in Nigeria: A Co-integration Approach

2020· article· en· W3083573838 sur OpenAlexvenueno aff
Damilola Felix Eluyela, Inemesit Bassey, Olufemi Adebayo Oladipo, Adekunle Emmanuel Adegboyegun, Abimbola O. Ademola, Joseph Ugochukwu Madugba

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital flightRevenueTax revenueGross domestic productCapital (architecture)Inflation (cosmology)Sample (material)EconomicsBusinessUnit root testMonetary economicsPublic economicsFinanceMacroeconomicsEconometricsMicroeconomicsCointegrationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents an empirical analysis of the impact of capital flight on tax revenue in Nigeria. We made use of secondary data collected from the Central Bank of Nigeria Statistical Bulletin of various issues, Federal Inland Revenue Services and National Bureau of Statistics. The empirical measurement covers the sample period between 1980 and 2015. An Ordinary Least Square, Augmented Dickey-Fuller unit root test, Error Correction Mechanism and Co-integration test was adopted in the study. The results revealed that the Gross Domestic Product has a significant effect in the positive direction, while capital flight and inflation rate have a significant effect in the negative direction. The study recommended that the Federal Inland Revenue System, the department saddled with the responsibility of tax collection, should review the tax system and policies with the aim of plugging loopholes in the existing tax system thereby preventing organizations from evading and avoiding taxes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch in World EconomyMême sujetFiscal Policy and Economic GrowthTravaux en français237 207