Cómo Desarrollo De Cointegración

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EViews 8 proporciona nuevas herramientas para estimar las relaciones de cointegración usando datos de panel, incluyendo varias formas de los estimadores OLS (OLP) completamente modificados y estimuladores dinámicos OLS (DOLS) basados ​​en residuales (Phillips y Moon, 1999, Kao y Chiang, 2000 Mark y Sul, 2003) que producen estimaciones de coeficientes asintóticamente imparciales, distribuidas normalmente. A continuación presentamos ejemplos de realizar la estimación de cointegración de panel en EViews. Para ilustrar la estimación de los modelos de cointegración de panel en EViews, seguimos Kao, Chiang y Chen (KCC, 1999, International RD Spillovers: Application of Estimation and Inference in Panel Cointegration, Boletín de Oxford de Economía y Estadística, 61, 693711). Que aplican el análisis de la cointegración de los paneles al estudio del crecimiento económico mediante la estimación de la relación de cointegración para la productividad total de los factores y el stock de capital RD nacional y extranjero. Los datos del KCC, que proporcionamos en el archivo de trabajo tfpcoint. wf1, consisten en datos anuales sobre el stock de capital logaritmo logarítmico (LTFP), registro doméstico (LRD) y log foreign (LFRD) RD para 22 países para los años 1971 a 1990 , Considerando la estimación de estimadores FMOLS y DOLS agrupados simples para los vectores de cointegración, como en la Tabla 4 (i) (página 703) y la Tabla 5 (i) (página 704). Para comenzar, muestre el diálogo de ecuación de cointegración del panel haciendo clic en Quick / Estimate Equation. Y seleccionando COINTREG como Método de estimación. Tenga en cuenta que su archivo de trabajo debe ser un archivo de trabajo de panel para que las opciones de estimación de cointegración del panel estén disponibles. Llene la parte superior del cuadro de diálogo como se muestra a continuación: Después de KCC, asumimos una especificación de efecto fijo con LTFP como variable dependiente y LRD y LFRD como regresores de cointegración. Para manejar el efecto fijo, especificamos una Constante (Nivel) en el menú desplegable Especificación de tendencia. El método de estimación de cointegración de panel por defecto La estimación agrupada que utiliza OLS (OLF) completamente modificada corresponde a las estimaciones de la Tabla 4 (i) de KCC, por lo que dejamos esos ajustes sin cambios. Para hacer coincidir las estimaciones de KCC, hacemos clic en Opciones de desviaciones de largo plazo: Opciones para mostrar la configuración de covarianza de largo plazo y cambiar las opciones de Kernel estableciendo un valor de ancho de banda especificado por el usuario de 6: Haga clic en Aceptar para aceptar los cambios. Debido a que deseamos estimar la ecuación usando covariaciones de coeficientes por defecto, simplemente hacemos clic en Aceptar para estimar la ecuación usando los ajustes especificados. EViews estima la ecuación y muestra los resultados: La parte superior del diálogo muestra el método de estimación y la información sobre la muestra utilizada en la estimación. Justo debajo de la muestra de información EViews muestra que las estimaciones se basan en la estimación agrupada utilizando sólo una constante como la sección transversal de tendencia específica de regresión. Las covarianzas de los coeficientes se calculan usando los ajustes por defecto, y las covarianzas de largo plazo usaron un kernel Bartlett con el ancho de banda especificado por el usuario. La sección intermedia muestra las estimaciones de los coeficientes, los errores estándar y las estadísticas t, que difieren un poco de los resultados de la Tabla 4 (i) del KCC, ya que las estimaciones del KCC para un modelo ligeramente diferente. Al igual que en KCC, ambas variables RD, LRD y LFRD están positivamente relacionadas con LTFP, y los coeficientes son estadísticamente significativos. La parte inferior de la salida muestra varias estadísticas de resumen. Obsérvese, en particular, la variación de largo plazo indicada que muestra 1,2. La varianza media de largo plazo estimada de 1 condicional a 2. Obtenido de los residuos de DOLS. La raíz cuadrada de esta varianza, 0.0367, es algo más alta que la S. E. Del valor de regresión de 0,0205, que se basa en el estimador ordinario de la varianza residual. Para estimar el modelo usando DOLS, volvemos a mostrar el cuadro de diálogo de ecuación y llenamos la parte superior como antes: y cambiamos el método a OLS dinámico (DOLS). Para que coincida con la configuración de KCC, establecemos el método Panel en Pooled. Y especifique los retrasos y las derivaciones fijas, con 2 retrasos y 1 ventaja: Haga clic en Aceptar para estimar la ecuación utilizando el método de covarianza predeterminado. EViews mostrará los resultados: Nuevamente, la parte superior del diálogo muestra el método de estimación, la muestra y la información sobre los ajustes empleados en la estimación. Obsérvese en particular que el cálculo de coeficientes de covarianza por defecto utiliza un estimador de la varianza de largo plazo calculado utilizando un núcleo de Bartlett y un ancho de banda fijo de Newey-West. Los coeficientes de largo plazo, los errores estándar y las estadísticas t están cerca de sus contrapartes en la Tabla 5 (i) del KCC. Para la información de las ventas envíe por correo electrónico por favor saleseviews Para la ayuda técnica por favor email supporteviews Incluya por favor su número de serie con toda la correspondencia del email. Para más información de contacto, vea nuestra página About. XTWEST: Módulo Stata para pruebas de cointegración en paneles heterogéneos El comando xtwest implementa las cuatro pruebas de cointegración de panel desarrolladas por Westerlund (2007). La idea subyacente es probar la ausencia de cointegración determinando si existe corrección de error para los miembros individuales del panel o para el panel en su conjunto. Las pruebas son lo suficientemente generales como para permitir un gran grado de heterogeneidad, tanto en la relación de cointegración a largo plazo como en la dinámica de corto plazo, y la dependencia tanto dentro como a través de las unidades transversales. La rutina se describe en Persyn y Westerlund (2008), Stata Journal 8 (2), 232-241. La rutina se basa en N. J. Coxs - matvsort - rutina, que se incluye en el paquete. Si experimenta problemas al descargar un archivo, compruebe si tiene la aplicación adecuada para verla primero. En caso de problemas adicionales, lea la página de ayuda de IDEAS. Tenga en cuenta que estos archivos no están en el sitio IDEAS. Por favor sea paciente ya que los archivos pueden ser grandes. Componente de software proporcionado por el Departamento de Economía de Boston College en su serie Componentes de Software Estadístico con el número S456941. Cuando solicite una corrección, mencione por favor estos artículos handle: RePEc: boc: bocode: s456941. Consulte la información general sobre cómo corregir el material en RePEc. Para preguntas técnicas sobre este tema, o para corregir sus autores, título, resumen, información bibliográfica o de descarga, contacte a: (Christopher F Baum) Si ha creado este artículo y aún no está registrado en RePEc, le recomendamos que lo haga aquí . Esto permite vincular tu perfil a este elemento. También le permite aceptar citas potenciales a este tema de las que no estamos seguros. Si faltan referencias, puede agregarlas usando este formulario. Si las referencias completas enumeran un elemento que está presente en RePEc, pero el sistema no enlazó con él, puede ayudar con este formulario. Si sabe de los elementos que faltan citando éste, puede ayudarnos a crear esos vínculos agregando las referencias pertinentes de la misma manera que se ha indicado anteriormente, para cada elemento referente. 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