Capital Markets & Economic Growth: A Tale of BRICS Countries
Notice bibliographique
Résumé
The GDP growth of any economy acts as a proxy of the overall growth of that economy. This paper attempts to investigate the significance of economic growth based on economic factors. Several factors contribute to the economic growth. Moreover, foreign direct investment (FDI) bridges the gap of saving and investment in the capital formation and thus supports for economic growth. In this paper, we examine the significant effect of the economic indicators on the GDP growth and the extent of influence. The focus of this paper is also to check if the significant economic indicators of GDP growth is consistent across the economies. We consider the data of fifteen economic indicators for BRICS countries over a period of 1990 to 2018. For this purpose, we employ Karl Pearson’s correlation and regression model. The result reveals that final consumption expenditure, gross capital formation, general government final consumption expenditure affect the GDP growth of Brazil, gross capital formation, general government final consumption expenditure affect the GDP growth of Russia whereas the foreign direct investment, gross capital formation (annual % growth), gross savings (% of GDP) affect the GDP growth of China. The household final consumption expenditure per capita growth and gross capital formation affect significantly the GDP growth of India. Final consumption expenditure, household final consumption expenditure, gross savings (% of GDP), affects South Africa’s GDP growth. The result of this paper has important implications for the policy makers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».