Subsidy removal and its effect on inflation in Nigeria? A critique
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the impact of fuel subsidy removal on inflation trajectory in Nigeria. Monthly time series data on inflation, domestic fuel price (proxied by pms price), exchange rate, money supply and fiscal policy (proxied by government spending) covering the period 2014M01 to 2023m05, were utilized for the study. The period coincided with full fuel subsidy intervention by the fiscal authority without any structural break, policy reforms or partial subsidy removal, thus, the justification for the period selection. Following some econometric diagnostic tests, a traditional Vector Autoregressive (VAR) model was employed to establish the ex-ante and ex-post inflation trajectory in pre and post subsidy removal era in Nigeria. The ex-ante result reveals significant positive response of inflation due to shocks to domestic fuel price in 11 months periods, though, transitory with about two months lag. Using the simulation-scenario analysis, the ex-post results shows the trajectory path of inflation due to subsidy removal which suggests 9 months acceleration in inflation in the future after the month the policy was announced. Also, the study establishes different scenarios of domestic fuel price and how inflation responds to such. Similarly, the study sets inflation threshold across several scenarios developed in this study and found that inflation would begin to decelerate from the month of February 2024 after 9 months of consistent upward trend from June 2023. Finally, we recommend a holistic policy collaboration between the fiscal authority and the CBN in addressing the ‘’known and expected’’ inflationary pressure coming from shocks to domestic fuel price due to subsidy removal. The fiscal authority should also roll out permanent measures to address the welfare implications of subsidy removal in Nigeria, while keeping eyes on inflation trajectory as well.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».