The Effect of Risk Rating Agencies Decisions on Economic Growth and Investment in a Developing Country: The Case of South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, the South African economy has endured prevailing economic challenges, including weak economic growth, unreliable electricity supply, rising fiscal deficits, declining investment inflows and the inexorable rise in government debt alongside the expected impact of the coronavirus pandemic. Credit ratings have significantly evolved, making them key elements in the modern financial markets because of their creditworthiness opinions, as many investors across the globe rely heavily on their opinions. A quantitative research approach was followed using data from 1994Q1 to 2020Q2. The analysis entailed a descriptive and econometric analysis where two models were estimated using the autoregressive distributed lag (ARDL) model. The findings reveal long-run relationships between economic growth (GDP), risk rating index, foreign direct investment (FDI), exchange rate, gross fixed capital formation and lending rates. The results also reveal a bi-directional causality between economic growth and the rating index and between FDI and the rating index. This study’s findings suggest that investments and economic growth in the country need to be stimulated significantly to impact risk rating agencies decisions. Policymakers need to redirect resources towards effective and efficient capital-forming initiatives and development projects to improve the country’s sovereign risk rating to re-ignite growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».