Determinants of Insurance Penetration in West African Countries: A Panel Auto Regressive Distributed Lag Approach
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Notice bibliographique
Résumé
This study analyses the long- and short-term dynamics of the determinants of insurance penetration for the period 1999Q1 to 2019Q4 in 15 West African countries. The panel auto regressive distributed lag model was used on the quarterly data gathered. A cointegrating and short-run momentous connection was discovered between insurance penetration along with the independent variables, which were education, productivity, dependency, inflation and income. The error correction term’s significance and negative sign demonstrate that all variables are heading towards long-run equilibrium at a moderate speed of 56.4%. This further affirms that education, productivity, dependency, inflation and income determine insurance penetration in West Africa in the long run. In addition, the short-run causality revealed that all the pairs of regressors could jointly cause insurance penetration. The findings of this study recommend that the economy-wide policies by the government and the regulators of insurance markets in these economies should be informed by these significant factors. The restructuring of the education sector to ensure finance-related modules cut across every faculty in the higher education sector is also recommended. Furthermore, Bancassurance is also recommended to boost the easy penetration of the insurance sector using the relationship with the banking sector as a pathway.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle