Effect of Exports, Government Expenditures and Inflation on Economic Growth in Central Kalimantan
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes how the partial and simultaneous influence of the components of exports, government spending and inflation on economic growth. The method used in this research is descriptive-quantitative approach. The data used in this study is time series data for 2010-2019 in the quarter period in Central Kalimantan Province. The collected data is then analyzed using Multiple Linear Regression, the software used is Eviews version 9. The results of this study indicate that partially exports have a negative and insignificant effect on economic growth. Government Expenditure partially has a negative and insignificant effect on Economic Growth. Inflation partially positive and significant effect on economic growth. And overall Exports, Government Expenditures, and Inflation simultaneously have no effect on Economic GrowthThis study analyzes how the partial and simultaneous influence of the components of exports, government spending and inflation on economic growth. The method used in this research is descriptive-quantitative approach. The data used in this study is time series data for 2010-2019 in the quarter period in Central Kalimantan Province. The collected data is then analyzed using Multiple Linear Regression, the software used is Eviews version 9. The results of this study indicate that partially exports have a negative and insignificant effect on economic growth. Government Expenditure partially has a negative and insignificant effect on Economic Growth. Inflation partially positive and significant effect on economic growth. And overall Exports, Government Expenditures, and Inflation simultaneously have no effect on Economic Growth
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».