Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Inspecting debt servicing mechanism in Nigeria using ARMAX model of the Koyck-kind

Ekhosuehi Virtue U., Omoregie David E.

Operations Research and Decisions

|

2021

|

Vol. 31, No. 1

5--20

EN

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.

2

A principal component analysis of multivariate data on inflation for Nigeria

Omoregie David E., Ekhosuehi Virtue U.

Mathematica Applicanda

|

2020

|

Vol. 48, no. 2

115--132

EN

For quite some time now, the Central Bank of Nigeria (CBN) analyses multivariate data on inflation so as to account for diverse sources of inflationary pressures at the current period and to monitor the inflation pattern in the economy. When the data are subjected to the classical multiple regression analysis using the Ordinary Least Squares (OLS) method, some of the variables may be highly correlated causing statistical insignificance. This may lead to exclusion of some variables from the fitted model. When this happens, the cost of data collection for such variables is a waste. Regardless of the outcome from a variable selection technique, this study is designed to familiarise monetary policy makers with the possibility of integrating Principal Component Analysis (PCA) with the regression analysis so that a few variable components are utilised without excluding any explanatory variable. The paper models the multivariate data at the CBN database on inflation, and extracts important artificial orthogonal variables from the linear combinations of the observed explanatory variables, although with a penalty cost of excluding components with observations that are minimally separated. The PC-based model explains 95.91% of variations in the headline inflation with a mean difference (between the actual and the predicted inflation) that is statistically not different from zero. The study is a significant addition to the existing methodologies for inflation forecasting in the literature as it is one of a few works that apply PCA-based technique to predict headline inflation.

PL

Centralny Bank Nigerii (CBN) od dłuższego czasu analizuje wielowymiarowe dane o inflacji, aby uwzględnić różne źródła presji inflacyjnej w bieżącym okresie i monitorować kształtowanie się inflacji w gospodarce. Gdy dane są poddawane klasycznej analizie regresji wielorakiej przy użyciu zwykłej metody najmniejszych kwadratów (OLS), to niektóre zmienne mogą być silnie skorelowane, co powoduje brak nieistotność statystycznej modelu. Może to prowadzić do wykluczenia niektórych zmiennych z dopasowanego modelu. W takim przypadku koszt gromadzenia danych dla takich zmiennych jest stratą. Niezależnie od wyniku techniki selekcji zmiennych, niniejsze badanie ma na celu zaznajomienie decydentów polityki pieniężnej z możliwością zintegrowania analizy składowych głównych (PCA) z analizą regresji, tak aby można było wykorzystać kilka zmiennych składowych bez wykluczania żadnej zmiennej wyjaśniającej. Artykuł modeluje dane wielowymiarowe w bazie danych CBN na temat inflacji i wyodrębnia ważne sztuczne zmienne ortogonalne z liniowych kombinacji obserwowanych zmiennych objaśniających, chociaż z karą za wykluczenie komponentów z obserwacjami, które są minimalnie oddzielone. Model numeryczny wyjaśnia 95,91 % zmienność zasadniczej inflacji przy średniej różnicy (między rzeczywistą i przewidywaną inflacją), która nie jest statystycznie różna od zera. Badanie jest istotnym uzupełnieniem istniejących w literaturze metodologii prognozowania inflacji, ponieważ jest jedną z nielicznych prac, które wykorzystują technikę PCA do przewidywania inflacji zasadniczej.

3

On the alternative structures for a three-grade Markov manpower system

Amenaghawon Vincent A., Ekhosuehi Virtue U., Osagiede Augustine A.

Journal of Mathematics and Applications

|

2020

|

Vol. 43

5--17

EN

This paper considers a manpower system modelled within the Markov chain context under the condition that recruitment is doneto replace outgoing flows. The paper takes up the embeddability problem in a three-grade manpower system and examines it from the standpoint of generating function (i.e., the z-transform of stochastic matrices). The method constructs a stochastic matrix that is made up of a limiting-state probability matrix and a partial sum of transient matrices. Examples areprovided to illustrate the utility of the method.