Name: L'impatto della volatilità del prezzo del petrolio sulle variabili macroeconomiche in Oman (en Italiano)
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Author: El-Sidig, Abubakar
ISBN: 9786207292158

portada L'impatto della volatilità del prezzo del petrolio sulle variabili macroeconomiche in Oman (en Italiano)

L'impatto della volatilità del prezzo del petrolio sulle variabili macroeconomiche in Oman (en Italiano)

Formato

Libro Físico

Autor

Abubakar El-Sidig

Editorial

Edizioni Sapienza

Idioma

Italiano

N° páginas

180

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x1 cm

Peso

0.27 kg.

ISBN13

9786207292158

Categorías

Empresa y gestión

L'impatto della volatilità del prezzo del petrolio sulle variabili macroeconomiche in Oman (en Italiano)

Abubakar El-Sidig (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

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Reseña del libro "L'impatto della volatilità del prezzo del petrolio sulle variabili macroeconomiche in Oman (en Italiano)"

L'Oman dipende in modo preoccupante dalle sue risorse petrolifere in diminuzione, che producono l'84% delle entrate statali. Nel 2016, i bassi prezzi internazionali del petrolio hanno portato il deficit di bilancio omanita a 11,5 miliardi di dollari, pari a circa il 19% del PIL, ma nel 2017 il deficit di bilancio si è ridotto al 13% del PIL grazie al taglio dei sussidi da parte del Sultanato. Questo Stato dispone di scarse attività estere e sta emettendo debito per coprire il deficit. Coerentemente con quanto detto, questa tesi aspira a verificare l'impatto di tale volatilità sulle variabili macroeconomiche - "spesa pubblica, tasso di inflazione (CPI), spesa aggregata per investimenti, offerta di moneta (M2), tasso di occupazione e spesa aggregata per consumi delle famiglie" - nel Sultanato dell'Oman, dal 1990 al 2016.La tesi impiega il modello ARDL (Autoregressive Distributed Lag), che ha seguito la metodologia suggerita da Pesaran e Shin (1999). Pesaran, Shin e Smith (2001) hanno sviluppato una versione del modello ARDL come metodo di cointegrazione sostitutivo chiamato versione a correzione di errore. L'impiego di questo metodo è essenziale per verificare la presenza di correlazioni di lungo periodo tra le variabili di interesse.