关于农村金融发展对经济发展影响的外文翻译--农村金融发展不会促进经济发展吗？

《关于农村金融发展对经济发展影响的外文翻译--农村金融发展不会促进经济发展吗？》由会员分享，可在线阅读，更多相关《关于农村金融发展对经济发展影响的外文翻译--农村金融发展不会促进经济发展吗？（10页珍藏版）》请在毕设资料网上搜索。

1、 中文 2800字 农村金融发展 不会 促进经济发展 吗 ？ 来自尼日利亚的实证 摘 要 ： 强劲的经济发展是 不可能 没有金融深化的，尤其是 在 欠发达国家 （最不发达国家）大多数民众居住的农村社区。本文分析了农村金融发展对尼日利亚经济增长的影响。 本文选用了 1980-2011年的时间序列数据，运用 Johansen 和 Juselius 的协整检验 ， 以得出变量之间的长期关系 。因此， 用 动态普通最小二乘法（ DOLS ）方法 揭示尼日利亚 农村金融发展与经济增长之间的关系。协整检验结果表明农村金融发展与 尼日利亚 经济增长之间 存在 长期关系 。此外， DOLS结果发现农村金融发展

2、与尼日利亚经济增长之间存在显 著的正相关关系。它在这项研究中得到证实，农村金融作为全国经济增长的 引擎。因此，可以得出结论，提高农村生产力的信贷可以减免 弱势创业者 的负担，从而使他们能够对尼日利亚经济的发展做出最大的贡献。此外，本研究 建议除其他事项外， 对于农村 生产的信贷分配 的障碍 应减少到最低限度。 关键词： 农村发展； 信贷分配 ； 金融发展 1 引言 包容性增长的理念，促使 第三世界的经济体发起， 实现变化的政策和规划 旨在 将瘫痪的经济代理人转变成积极的人员来 提高他们的经济增长 。 尼日利 亚政府也不例外，政府促进包容性增 长 通过尼日利亚中央银行（ CBN） 运用双广义目标

3、金融包容策略。 首先，要将无银行帐户的民众绝大多数在农村社区成为金融体系的活跃成员。其次， 它 也 强调 在 农民负担得起的成本 上 ，提高农村居民的信贷可得性 。 不幸的是，在使用金融包容性策略 如村镇银行和农业信贷保证计划等等 ，没 有达到目标受益者。 一方面 ， 一些确定为负责非洲农村金融市场的发展表现不佳的问题包括过度管制，监管不力 和人才缺乏 （ Aliero， 2009） 。另一方面，该方案 在那时间 会 受 政治因素 影响 （ Ibrahim 和 Aliero， 2012） 。 尼日利亚历届政府都提出了 结构调整计划的几个扶贫方案（ SAP）通过国家 的经济增长和发展战略（需求）

4、 转换到 议程。 然而，这些方案都没有达到他们的目标的目标（ Ibrahim 和 Aliero ， 2011） 。例如，从国家统计局 的相关数据显示， 2011年 全国的失业率为 23.9 ， 和 2010年的 21.1、 2009年的 19.7相比农村地区的 25.6 高于城镇 的 17.1% 。 在 尼日利亚 贫困和失业 是同一枚硬币的两面， 在其他方面，可能与农村缺乏足够的资金存取有关。 （ Aliero， Ibrahim和 Shuaibu ， 2012）。有人认为，金融发展具有 降低失业率 的能力。正是沿着这条线 Dromel， Kolakez 和 Lehmann（ 2010） 认为

5、，私人信贷（这是金融发展的一个指标）将 持续显著降低失业率 。这导致 Aliero 和 Ibrahim（ 2012） 预测认为，提高获得正规金融 服务，特别是农村群众的信贷， 不仅有降低失业率的能力，而且是发展中国家 减少贫困的一种途径 。 在 金融发展突破中 强调，欠发达的国家（最不发达 国家）的经济发展可以通过自下到上的干预主要是由人 来实现。首先，最不发达国家的民众绝大多数都居住 在农村地区，小部分居住在城市 。 其 次，历史表明，在最不发达国家选择了城市化的项目 （ 自 上 而下干预）之前，整个国家 处于通过稳步发展 为 经济繁荣 的简单 格式。据我所知，没有利用 时间序列分析的技术对

6、农村金融业发展与经济增长之间的关系进行过 研究。本研究 通过揭示 农村金融发展对尼日利亚经济增长中的作用 填补了空白。在实现这一目标的论文分为五个部分，包括引言， 第二部分 为文献综述，第三部分包含了研究的方法，第四部分是实证结果，而最后一部分 总结全文。 2 研究方法 对于相关变量的时间序列二次数据来自 CBN 统计公报 、 国家统计局，国际金融统计（ IFS）和世界发展指标（ WDI） 。 数据涵盖了 1980至 2011年，并且 变量以自然对数 表示 。变量的对数变换是 在计量经济学是非常流行，原因是 ：首先许多经济时间序列数据表现出 强烈的趋势 ，其次，采取了一系列的自然对数线性化有效

7、指数趋势（如果有的话）的时间序列数据，因为对数函数是一个指数函数（ Asteriou 和 Price， 2007年）的倒数。第三，优点是它允许回归系数被解释为弹性。在处理时间序列数据，选择记录 变量 可以防止建模和推论的麻烦性 （ RAHAMAN 和 Salahuddin， 2010）。 一般 所有系列都是 I(1)，然后 用 动态普通最小二乘法 （ DOLS）是 估计协整向量的单一特征变量之间的长期关系 。在 股票沃森动态 OLS 模型能有效地估算长期运行参数，分析必须 和整合的 I（ 1）变量 中存在 协整关系。 因此， 先检验 单位根的存在，然后测试该协整关系。幸运的是， 检验平稳性的方

8、法有很多，而 ADF检验 (1981）是 以避免伪回归结果问题的最广泛应用的计量方法。一系列平稳是被差分一次也就是一阶整合， 并记为 I（ 1）（迪基和 Fuller ,1979）。 一般来说一个系列，即被 差分 n 次， n 阶整合后并记为 I（ n） 。 然而 系列直接为平稳，这就是 I（ 0）（ SHABBIR ， 2012） 。 ADF 单位根检验是基于以下回归模型： 1. . . . . . .1110t tjtkj jtYdaYTY 其中， T 和 分别赋予一个时间序列，一个线性时间趋势和第一差分算子， 0 是一个常数， k 是 对因变量 滞后的最佳数量，并且 t 是随机误差项。零

9、假设检验非平稳是： =0 意味着经济系列都是非平稳的。如果非平稳的假设是成立的基本变量，它允许评估为共整合的关系。 在计量经济学中，两个或多个变量进行协整，如果它们有着共同的趋势，即它们之间存在长期均衡关系 。其中有很多方法检测变量之间的这些长期关系。恩格尔和格兰杰的方法 简单并且结果确定。 然而，它不容许假设协整关系本身的测试。相反，约翰森设置的确允许对变量之间的均衡关系的假说提供的所有变量都集成的顺序相同的测试。 Johansen 和 Juselius（以下简称 JJ） 协整检验是基于向量自回归（ VAR）模型，涉及的协整向量，即数量两个测试数据 -跟踪（ trace ）和最大特征值（ max ） 。在跟踪 试验中，零假设是 不同的协整向量的数目小于或等于 r ，其中 r = 0 2 。在每一种情况下，零假设是对总体方案进行测试。最大特征值的测试是类似的，除了备择假设是显式的。 零假设是，协整向量的数量是 R 与 R + 1 的选择。 JJ 的方法由涉及系列不受限制的 VAR 协整限制 。考虑下面 p 阶的 VAR 模型： 2. . . . . . . . . . .1 ttptpttt BxYAYAY 其中 tY 是一个 k-矢量非平稳 I(1)变量， tX 是一个 d 矢量 确定性变量，和 t 是