Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Ekhosuehi, Virtue U" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Inspecting debt servicing mechanism in Nigeria using ARMAX model of the Koyck-kind
Autorzy:
Ekhosuehi, Virtue U.
Omoregie, David E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2099437.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
ARMAX model
debt management
debt servicing
distributed-lag model
export earnings
Koyck model
model ARMAX
dług
zarządzanie
obsługa zadłużenia
model z rozproszonymi opóźnieniami
zarobek
eksport
model Koycka
Opis:
The burden of external debt affects the wellbeing of an economy (or a country) by making the economy vulnerable to external shocks and crowding out investment. When dealing with debt management in indebted poor countries like Nigeria, the rational approach is to allocate a portion of export earnings for debt service payments. Along this line, there is a need to identify the link between debt servicing and export earnings. Hence, the current and long-run effects of export earnings on debt service payments are modelled as a single-input-single-output discrete-time dynamical system within the framework of the Autoregressive moving average explanatory input model of the Koyck kind (KARMAX). The KARMAX model is identified for Nigeria using data from the World Bank database from 1970 to 2018 based on the maximum likelihood (ML) method, and the obtained results are compared to the prediction error and the instrumental variable methods. From a theoretical perspective, the KARMAX specification identified by the ML method is more ideal and inspiring. By doing so, this article contributes to the literature on the econometrics of public debt management.
Źródło:
Operations Research and Decisions; 2021, 31, 1; 5--20
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:
Operations Research and Decisions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies