4.2 Dynamic Panel EstimationColumns

4.2 Dynamic Panel Estimation
Columns (1) and (2) inTable 4 present the one-step and the two-step estimators using the
Arellano and Bond (1991) dynamic panel estimation, respectively. Column (3) presents
the two-step estimator using the Arellano and Bover (1995) dynamic panel estimation.
It is worth nothing that both the Arellano–Bond and Arellano–Bover system GMM
estimations have passed a battery of diagnostic checks. The Sargan test does not reject the
overidentification restrictions, which indicates that the overidentification restrictions are
valid. For the two-step estimator of Arellano–Bond dynamic panel estimation, we failed
to reject the null hypothesis of no first-order serial correlation and second-order serial
correlation. The Sargan statistic is asymptotically distributed as chi-squared with 127
degrees of freedom, i.e. 127 overidentification restrictions for the Arellano–Bond panel
estimation. For the Arellano–Bover system GMM, the fact that the absence of the
first-order serial correlation is rejected while the absence of the second-order serial
correlations is not indicates that there is zero autocorrelation in the first differenced errors.
The real exchange rate has a positive impact in OLS models (Table 3), but the impact is
mixed in dynamic panels (Table 4), varying from positive in one-step estimator to
negative insignificant in the two-step estimator. We then compared the dynamic GMM
panel estimation (columns 1-3) with the OLS fixed effect panel estimation (column 4) to
highlight the information about parameters. Despite the Arellano and Bond (1991)
argument that additional instruments can be obtained in a dynamic panel data model if
one utilises the orthogonality conditions that exist between lagged values of dependent

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.2 แผงแบบประเมินคอลัมน์ (1) และ (2) inTable 4 นำเสนอในขั้นตอนเดียวและ estimators สองขั้นตอนโดยใช้การชื่อและตราสารหนี้ (1991) แบบแผงประมาณ ตามลำดับ แสดงคอลัมน์ (3)ประมาณการสองขั้นตอนที่ใช้ประเมินแบบแผง (1995) ชื่อและ Boverเป็นระบบที่ชื่อ – พันธบัตรและชื่อ – Bover GMM อะไรที่คุ้มค่าประมาณแล้วแบตเตอรี่ของการวินิจฉัยตรวจสอบ ไม่ปฏิเสธการทดสอบ Sarganoveridentification จำกัด ซึ่งบ่งชี้ว่า มีข้อจำกัด overidentificationถูกต้อง สำหรับประมาณการสองขั้นตอนของชื่อ – พันธบัตรประมาณแผงแบบไดนามิก เราล้มจะปฏิเสธสมมติฐานว่างสหสัมพันธ์อนุกรมลำดับแรกและลำดับที่สองสั่งไม่ความสัมพันธ์ สถิติ Sargan asymptotically กระจายไคสแควร์เท่ากับ 127องศาความเป็นอิสระ เช่น 127 overidentification ข้อจำกัดสำหรับแผงชื่อ – ตราสารหนี้การประเมินการ สำหรับระบบชื่อ – Bover GMM ความจริงที่การขาดงานของการความสัมพันธ์ของอนุกรมแรกสั่งถูกปฏิเสธในขณะที่การขาดงานของหมายเลขประจำสินค้าของใบสั่งที่สองความสัมพันธ์ไม่ระบุว่า มีศูนย์ autocorrelation ในข้อผิดพลาด differenced แรกอัตราแลกเปลี่ยนแท้จริงมีผลกระทบในรูปแบบ OLS (ตาราง 3), แต่ผลกระทบผสมแบบแผง (ตาราง 4), แตกต่างจากค่าบวกในขั้นตอนเดียวประมาณการลบสำคัญในประมาณสองขั้นตอน เราเปรียบเทียบ GMM แบบไดนามิกแล้ว(คอลัมน์ 1-3) การประเมินแผง ด้วย OLS ที่คงลักษณะแผงประมาณ (คอลัมน์ 4) เพื่อเน้นข้อมูลเกี่ยวกับพารามิเตอร์ แม้ มีชื่อและตราสารหนี้ (1991)อาร์กิวเมนต์ที่สามารถได้รับเครื่องมือเพิ่มเติมในรูปแบบข้อมูลแบบไดนามิกแผงถ้าหนึ่ง utilises orthogonality เงื่อนไขที่มีอยู่ระหว่าง lagged ค่าขึ้นอยู่กับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.2 แบบไดนามิกแผงประมาณ
คอลัมน์ (1) และ (2) 4 inTable ปัจจุบันขั้นตอนเดียวและประมาณสองขั้นตอนโดยใช้
เรลลาและตราสารหนี้ (1991) การประมาณค่าแบบไดนามิกแผงตามลำดับ คอลัมน์ (3) นำเสนอ
ประมาณการสองขั้นตอนโดยใช้เรลลาและ Bover (1995) การประมาณค่าแผงแบบไดนามิก.
มันคืออะไรที่คุ้มค่าว่าทั้งเรลลา-บอนด์และระบบเรลลา GMM-Bover
ประมาณการได้ผ่านการตรวจสอบแบตเตอรี่วินิจฉัย ทดสอบ Sargan ไม่ได้ปฏิเสธ
ข้อ จำกัด overidentification ซึ่งบ่งชี้ว่ามีข้อ จำกัด overidentification
ที่ถูกต้อง สำหรับประมาณการสองขั้นตอนของเรลลา-บอนด์ประมาณค่าแผงแบบไดนามิกเราล้มเหลว
ที่จะปฏิเสธสมมติฐานไม่สั่งซื้อครั้งแรกความสัมพันธ์แบบอนุกรมและคำสั่งที่สองอนุกรม
สัมพันธ์ สถิติ Sargan มีการกระจาย asymptotically เป็นไคกำลังสองกับ 127
องศาอิสระคือ 127 ข้อ จำกัด overidentification สำหรับแผงเรลลา-บอนด์
ประมาณค่า สำหรับระบบเรลลา GMM-Bover ความจริงที่ว่ากรณีที่ไม่มีการ
สั่งซื้อครั้งแรกความสัมพันธ์แบบอนุกรมถูกปฏิเสธขณะที่กรณีที่ไม่มีคำสั่งที่สองต่อเนื่อง
ความสัมพันธ์ไม่ได้แสดงให้เห็นว่ามีความเป็นอัตศูนย์ในข้อผิดพลาด differenced แรก.
อัตราแลกเปลี่ยนที่แท้จริง มีผลกระทบในเชิงบวกในรูปแบบ OLS (ตารางที่ 3) แต่ผลกระทบที่มีการ
ผสมในการติดตั้งแบบไดนามิก (ตารางที่ 4) ที่แตกต่างจากประมาณการในเชิงบวกในขั้นตอนเดียวที่จะ
ไม่มีนัยสำคัญในเชิงลบประมาณสองขั้นตอน จากนั้นเราเมื่อเทียบกับจีเอ็มเอ็แบบไดนามิก
การประมาณค่าแผง (คอลัมน์ 1-3) กับ OLS คงมีผลการประมาณค่าแผง (คอลัมน์ 4)
เน้นข้อมูลที่เกี่ยวกับพารามิเตอร์ แม้จะมีเรลลาและตราสารหนี้ (1991)
ข้อโต้แย้งว่าเครื่องมือเพิ่มเติมสามารถหาได้ในแผงแบบไดนามิกรูปแบบข้อมูลถ้า
หนึ่งใช้เงื่อนไขที่ตั้งฉากที่มีอยู่ระหว่างค่าขึ้นอยู่รั้งท้ายของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.2 แบบไดนามิกแผงประมาณ
คอลัมน์ ( 1 ) และ ( 2 ) เสนอ intable 4 ขั้นตอนเดียวและสองขั้นตอนการประเมินโดยใช้
เรลลา และพันธบัตร ( 1991 ) แบบไดนามิกแผงประมาณตามลำดับ คอลัมน์ ( 3 )
2 เสนอประมาณการใช้เรลลา bover ( 1995 ) และค่าแผงแบบไดนามิก .
มันมีค่าอะไรที่ทั้งเรลลา–พันธบัตรและเรลลา– bover ระบบ 3.9G
การได้ผ่านแบตเตอรี่การตรวจสอบวินิจฉัย การ sargan ทดสอบไม่ปฏิเสธ
overidentification จำกัด ซึ่งพบว่าข้อ จำกัด เป็น overidentification
ถูกต้อง สำหรับประมาณสองขั้นตอนของเรลลา–พันธบัตรแบบไดนามิกแผงประมาณเราล้มเหลว
ที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่าง ไม่มีความต่อเนื่อง และอันดับที่สอง ต่อเนื่อง (
)การ sargan สถิติ asymptotically กระจายเป็นไคกำลังสองกับ 127
องศาอิสระ เช่น 127 ข้อ จำกัด overidentification สำหรับเรลลา–แผง
พันธบัตรประมาณ สำหรับเรลลา–ระบบ bover จีเอ็มเอ็ม เนื่องจากขาดความต่อเนื่อง
ความสัมพันธ์ปฏิเสธในขณะที่การขาดงานของอนุกรม
อันดับที่สองความสัมพันธ์จะไม่ระบุว่ามีศูนย์ข้อมูลในข้อผิดพลาด differenced แรก .
อัตราแลกเปลี่ยนที่แท้จริงที่มีผลกระทบเชิงบวกในตลาดรุ่น ( ตารางที่ 3 ) แต่ผลกระทบคือ
ผสมในแผงแบบไดนามิก ( ตารางที่ 4 ) ซึ่งในขั้นตอนเดียวจากบวกลบประมาณ

ไม่ประมาณการสองขั้นตอน เราก็เทียบ
GMM แบบไดนามิกการประมาณค่าแผงคอลัมน์ ( 1-3 ) กับวิธีแก้ไขผลแผงประมาณ ( คอลัมน์ 4 )

เน้นข้อมูลเกี่ยวกับพารามิเตอร์ แม้จะมีเรลลา และพันธบัตร ( 1991 )
อาร์กิวเมนต์ที่เครื่องมือเพิ่มเติมได้ในแผงแบบไดนามิกรูปแบบข้อมูลที่ใช้ใน orthogonality
หนึ่งถ้าเงื่อนไขที่มีอยู่ระหว่างค่าของตัวแปรที่ล้าหลัง