An Assessment of the Banking Sector Development in Economic Performance: A Case of Selected Countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The study examines economic growth and banking sector development in some G8 countries (United States, United Kingdom, Canada, Japan, and Germany) and three African countries (Nigeria, Ghana, and South Africa). Approach/Methodology/Design: Study objectives include filling the gap occasioned by a lack of literature on this topic, especially as it concerns the selected countries. As a check for stationarity, we used the Levin-Lin-Chu and Im-Peseran-Shun unit root tests. In addition to Pedroni, long-run relationships between variables are also tested. Because the study is a cross-country study, it was necessary to perform the Hausman test to determine if random effect panel analysis is consistent and effective and to test long-run cointegration using the ARDL Bound test. Findings: According to the results, banking sector development, and exchange rate contribute positively to economic growth while CPI contributes negatively. In contrast, the results indicate a long-run relationship between economic growth, banking, and other determinants. Originality/value: The study recommends that G8 countries and most African countries consider improving their banking sector and incorporating it into their economic development as one of the determinants.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».