Forecasting the Effect of Migrants’ Remittances on Household Expenditure: COVID-19 Impact
Notice bibliographique
Résumé
The unexpected pandemic has provoked changes in all economic sectors worldwide. COVID-19 has had a direct and indirect effect on countries’ development. Thus, the pandemic limits the movements of labour forces among countries, restricting migrants’ remittances. In addition, it provokes the reorientation of consumer behaviour and changes in household expenditure. For developing countries, migrant remittances are one of the core drivers for improving household wellbeing. Therefore, the paper aims to analyse how the COVID-19 pandemic has affected household expenditure in Ukraine, as being representative of a developing country. For this purpose, the data series were compiled for 2010 to the second quarter of 2021. The data sources were as follows: Ministry of Finance of Ukraine, The World Bank, and the State Statistics Service of Ukraine. The core variables were as follows: migrants’ remittances and expenditure of households by the types. The following methods were applied to achieve the paper’s aims: the Dickey–Fuller Test Unit Root and the ARIMA model. The findings confirmed that COVID-19 has changed the structure of household expenditure in Ukraine. Considering the forecast of household expenditure until 2026, it was shown that due to changes in migrants’ remittances, household expenditure in all categories tends to increase. The forecasted findings concluded that household expenditure on transport had the most significant growth due to changing migrants’ remittances.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».