Asymmetric Effects of Fiscal Deficit Financing and Inflation Dynamics in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Fiscal Deficit Financing (FDF) has been unsustainably high in Ghana and this has led to unstable and high inflation episodes since 1980. The FDF averaged 4.6% from 2005-2011 and 6.9% to 2012-2018, while inflation averaged 11.0% and 13.1% relative to medium-term to long-term inflation target of 8.0% in the same periods, respectively. Previous studies on deficit financing-inflation nexus in Ghana have primarily focused on linear and symmetric relationship, thereby ignoring the asymmetric policy effects of FDF on inflation dynamics. Disregarding the asymmetry of FDF could impact negatively on efforts of Bank of Ghana in forecasting and controlling inflation effectively. To address this problem, this study was therefore designed to investigate the asymmetric policy effects of FDF on inflation dynamics in Ghana over the period 1980-2018. The fiscal theory of the price level provided the theoretical framework. The Non-linear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) econometric methodology was deployed to examine the asymmetric effects of FDF on inflation dynamics. The paper found that FDF had asymmetric effects on inflation dynamics in Ghana as the positive outcome of FDF had a significant positive asymmetric effect of 29.0% on inflation while its negative outcome had a relatively less asymmetric effect of 22% on inflation dynamics, suggesting that consolidating fiscal policy was disinflationary. The paper finally recommends that fiscal authorities should adopt consolidating and prudent fiscal policies that could lead to fiscal solvency and sustainability, which could potentially moderate the effect of FDF on inflation dynamics.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».