BOJE: Botswana Journal of Economics 57 The Determinants of Inflation in Botswana and Bank of Botswana’s Medium-Term Objective Range12
Notice bibliographique
Résumé
This study is motivated by the high and unstable episodes of inflation in Botswana over the last 20 years or so. This is despite the Bank of Botswana’s (BOB) concerted effort to keep inflation at its minimum and stable over time. More specifically, it has been attempting to bring down and keep inflation within the medium-term objective range of 3 to 6percent. The objectives of this study are, therefore, to: (a) examine the determinants of inflation in Botswana by identifying the factors that have influenced its movements over time; and (b) assess the likelihood that the Bank of Botswana’s medium-term objective range of 3 to 6 percent could be achieved in the short to medium-term (one and half to two years). To examine these objectives, the study used an Auto Regressive Distributed Lag (ARDL) estimation technique. A quarterly data ranging from the first quarter of 1990 to the fourth quarter of 2010 is used to estimate the model. And the results show that the identified variables are significant and have the theoretically expected signs. The main conclusions of the study are: (a) price inertia, real GDP, money supply and South African prices play a dominant role in determining inflation in Botswana; and (b) unless international deflationary environment prevails, the probability that the Bank of Botswana will achieve its medium-term objective range of 3 to 6 percent in the medium-term is very low, according to the policy simulation results in this study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».