The Disaggregated Impact of Financial Development on the Effectiveness of Monetary Policy in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The fast development in the financial system has attracted researchers’ interest in studying its implication on the economy, though empirical evidence is highly limited on disaggregated levels. This study is undertaken to examine the impact of disaggregated financial development on the effectiveness of monetary policy in Nigeria. The study used Autoregressive Distributed Lag Model to capture the data-generating process as well as both short-run and long-run relationships. The scope of analysis ranged from 2000 quarter 1 to 2021 quarter 4 to circumvent the effect of regime changes, as the chosen time horizon represents the period of the uninterrupted civilian regime in Nigeria. The data are sourced from the Central Bank of Nigeria’s and the International Monetary Fund’s statistical databases. Moreso, quarterly frequency data are used to reflect the short-run nature of the monetary policy. The finding reveals financial market development enhances the effectiveness of monetary policy in terms of achieving both its primary and secondary objectives while financial institutions development does not. Given the findings, it is recommended that the Government together with the Central Bank of Nigeria should design policies that would enhance the efficiency of the financial market, particularly markets infrastructure and technology-based products to reduce information asymmetry and transactional costs to ease the way of doing business.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».