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Enregistrement W6991715834

Impact of monetary and fiscal policy to Bursa Malaysia Plantation Index / Yaqin Yunus and Amalina Ismail

2018· article· en· W6991715834 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiscal policyIndex (typography)Monetary policyRevenueGranger causalityGovernment revenueQuarter (Canadian coin)Gross domestic productCointegration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Play a role to regulate monetary flow while fiscal policy imposed by Malaysian Government play a role to manage public monetary. Progressive growth and development of country economy can be achieved through effective monetary and fiscal policy. Plantation is one of important industry in Malaysia that contribute to the country economy and social interest. In 2016r agriculture sector stood at 8.1 per cent or RM89.5 billion to the Gross Domestic Product (GDP). The purpose of this study is to determine the relationship of monetary and fiscal policy with plantation economy in Malaysia. Overnight Policy Rate (OPR) is used as monetary policy instrument and fiscal expenditure and government revenue are used as fiscal policy instruments while Bursa Malaysia Plantation Index is used as plantation sector economic performance. This study used 30 samples of secondary data from 1st quarter 2011 until 2nd quarter of 2018. The research is examined with unit root test, cointegration test. VECM Model and Granger Causality Test and diagnostic test using quarter data from year 2011 until 2018. The results revealed that fiscal expenditure and government revenue have significant impact to Bursa Malaysia Plantation Index in long run while Overnight Policy Rate (OPR) has significant impact to Bursa Malaysia Index in short run. Thus, monetary policy and fiscal policy should also be considered among all factors that impact the plantation economy. Policy makers, investors and corporations may utilize these findings for their strategic decision.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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