Relationship Between Unemployment Rate and Shadow Economy in Nigeria: A Tado-Yamamoto Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the nature of the relationship between the size of the shadow economy and unemployment rate in Nigeria using the Tado-Yamamoto approach over the period 1980Q1 to 2018Q4. The size of the shadow economy in Nigeria was determined using the parsimonious model of MIMIC (4-1-2) having four multiple causes (tax burden, self-employment, social benefits paid by the government and unemployment rate) and two indicators (index of real Gross Domestic Product and currency ratio (M1/M2)). The estimated relationship of the size of shadow economy as percentage of official GDP recorded 13.78% at the beginning of the first quarter of 1980 before fluctuating to 8.23% in the third quarter of 2009. The existence of a strong and positive association between the unemployment rate and shadow economy is affirmed by the estimated coefficient of determination (0.89) which confirmed the capacity of the shadow economy to absorb the unemployed workers from the official economy in Nigeria. Evidence exists from the Tado and Yamamoto (1995) causality test which revealed a causal relationship emanating from unemployment rate to the size of shadow economy. This was confirmed by the Modified Wald (MWald) test which demonstrated that a strong unidirectional causality running from unemployment rate to the size of shadow economy exists at 1% level of significance.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».