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Enregistrement W4295972084 · doi:10.56536/ijmres.v10i1.60

DEBT LAFFER CURVE ANALYSIS: A CASE STUDY OF HEAVILY INDEBTED POOR COUNTRIES

2020· article· en· W4295972084 sur OpenAlexaff
Muhammad Ramzan Sheikh, Imran Sharif Chaudhry, Hamza Jan, Saima K. Khosa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Research and Emerging Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebtCreditorLaffer curveExternal debtEconomicsMonetary economicsInternal debtDeveloping countryFinancial systemBusinessMacroeconomicsEconomic growthPublic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores that whether the debt financing or debt forgiving would be suitable for the Highly Indebted Poor Countries (HIPCs). Debt Laffer curve theory has been tested in 21 HIPCs by applying price equation of debt, maximized value of debt and price elasticity approach over the period of 1980 to 2014. The maximized value of debt criterion implies that Chad is not eligible for the debt write-off strategy in comparison with the rest of the countries. By applying price elasticity approach, it is observed that only Burkina Faso, Cameroon, Chad, and Republic of Congo are eligible for debt financing while the remaining countries should adopt debt write-off facility. The crux of the study is that overall debt forgiveness is suitable for the HIPCs. Moreover, it is also in the favor of both the creditor countries and various international financial institutions such as World Bank and IMF and HIPCs itself. The study suggests that the creditors should continue to be financing along with improving structural policies and institutions of the HIPCs

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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