The threshold effects of inflation rate, interest rate, and exchange rate on economic growth in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the optimum threshold effects of interest rates, inflation rates, and exchange rates in stimulating economic growth in Nigeria. The study adopts the threshold regression technique to ascertain the optimal benchmark beyond which these macroeconomic variables hurt growth. The results of interest rate-economic growth thresholds suggest targeting an average monetary policy rate of 16.5%, a prime lending rate of 20%, and a maximum lending rate of 30%. The results of inflation-economic growth thresholds suggest targeting a headline inflation rate of 9%, while core inflation of 8.7% and food inflation of 12.7% are all growth-enhancing for Nigeria. Lastly, the results of exchange rate-economic growth thresholds suggest that targeting a quarterly depreciation of not more than 2.4% for the official exchange rate and a quarterly depreciation of not more than 2.5% for the unofficial exchange rate are growth-enhancing for Nigeria. The results offer policymakers valuable insights, emphasising the significance of exchange rate management, interest rate management, and inflation rate management in promoting growth and emphasising the necessity of reforms to diversify exports, strengthen institutions, and improve the efficacy of monetary policy. Therefore, the study suggests that the Nigerian government should target the obtainable thresholds for growth to become sustainable.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».