In the variate framework, the bound

In the variate framework, the bounds test examines whether a long-run
relationship exists in one of the following unrestricted error correction models:In equation (1), the null hypothesis of no co-integration amongst the variables is H0:
a1a20 against the alternative hypothesis of H1: {a1 " 0}@{a2 " 0}. In equation
(2), the null hypothesis of no co-integration amongst the variables is H0: b1b20
against the alternative hypothesis of H1: {b1 " 0}@{b2 " 0}. The null hypothesis
can be tested with the F-test. But, the F-test has a non-standard distribution. Pesaran
et al. (2001) provide the critical values at table CI(iii). At k1, the critical value
bounds are (4.04, 4.78) at the 10% significance level, (4.94, 5.73) at the 5%
significance level and (6.84, 7.84) at the 1% significance level. To minimize the loss
of degree of freedom and to fulfill the assumption of no autocorrelation required by
the bounds test, the value of n corresponding to each equation is increased till the
Breusch-Godfrey Lagrange multiplier test is unable to reject the null of no
autocorrelation with lag order 2 at the 5% significance level. The results of the
bounds test are reported in Table 4.
Results in Table 4 indicate that the null of no co-integration is rejected at the 5%
level for both equations. It is clear that there is a long-run relationship between
OFDI and GDPP when either OFDI or GDPP is assigned as the dependent variable.
To obtain the long-run coefficients, ARDL models shown are estimated:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกรอบตัวแปรการทดสอบขอบเขตการตรวจสอบไม่ว่าจะเป็นในระยะยาวความสัมพันธ์ที่มีอยู่ในหนึ่งในรุ่นที่แก้ไขข้อผิดพลาดที่ไม่ จำกัด ต่อไปนี้: ในสมการ (1) สมมติฐานไม่ร่วมบูรณาการในหมู่ตัวแปรคือ H0:? a1 a2? 0 กับสมมติฐานทางเลือกของการ H1: {a1 "0} @ {a2" 0} ในสมการ(2) สมมติฐานไม่ร่วมบูรณาการในหมู่ตัวแปรคือ H0:? b1 b2 0 กับสมมติฐานทางเลือกของการ H1: {b1 "0} @ {b2" 0} สมมติฐานสามารถทดสอบกับ F-ทดสอบ แต่ F-การทดสอบมีการกระจายที่ไม่ได้มาตรฐาน Pesaran et al, (2001) ให้ค่าที่สำคัญที่โต๊ะ CI (iii) ที่ k? 1, ค่าวิกฤตขอบเขตเป็น(4.04, 4.78) ที่ระดับนัยสำคัญ 10% (4.94, 5.73) ที่ระดับ 5% ระดับนัยสำคัญและ (6.84, 7.84) ที่ระดับนัยสำคัญ 1% เพื่อลดการสูญเสียของระดับของเสรีภาพและเพื่อตอบสนองข้อสันนิษฐานของอัตไม่จำเป็นต้องใช้โดยการทดสอบขอบเขตค่าของn ที่สอดคล้องกับแต่ละสมการจะเพิ่มขึ้นจนถึงBreusch-ก็อดฟรีย์ทดสอบคูณลากรองจ์ไม่สามารถที่จะปฏิเสธ null ของไม่มีอัตด้วยล่าช้า 2 เพื่อนัยสำคัญที่ระดับ 5% ผลที่ได้จากขอบเขตการทดสอบจะมีการรายงานในตารางที่ 4 ผลในตารางที่ 4 แสดงให้เห็นว่าไม่ null ร่วมบูรณาการถูกปฏิเสธที่ 5% ระดับสำหรับสมการทั้งสอง เป็นที่ชัดเจนว่ามีความสัมพันธ์ระยะยาวระหว่างOFDI GDPP และเมื่อทั้ง OFDI GDPP หรือที่ได้รับมอบหมายเป็นตัวแปร. ที่จะได้รับค่าสัมประสิทธิ์ระยะยาวรุ่น ARDL แสดงอยู่ที่ประมาณ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใน variate กรอบ ขอบเขตการทดสอบการตรวจสอบว่าระยะยาว
ความสัมพันธ์ที่มีอยู่ในหนึ่งต่อไปนี้ไม่จำกัดการแก้ไขข้อผิดพลาดแบบในสมการ ( 1 ) สมมติฐานโมฆะไม่มี Co รวมในหมู่ตัวแปรคือ H0 :
 A1 A2  0 กับสมมติฐานทางเลือกของ H1 : { 1 @ " { 0 } A2 " 0 } ในสมการ
( 2 ) สมมติฐานโมฆะไม่ร่วมบูรณาการในหมู่ตัวแปรคือ H0 : B1 B2  0
กับสมมติฐานทางเลือกของ H1 : " 0 } { B1 B2 @ 0 { " }
สมมติฐานว่าง สามารถทดสอบด้วย F-test แต่ เอฟ มีมาตรฐานการกระจาย pesaran
et al . ( 2001 ) ให้ค่าวิกฤตที่โต๊ะ และ ( 3 ) ที่ K  1 ขอบเขตค่า
วิกฤต ( 4.04 4.78 ) ที่ระดับ 10% ( 4.94 5.73 , ) ที่ระดับ 5 %
( 6.84 , 7 .84 ) ที่ 1 % อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ . เพื่อลดการสูญเสีย
ขององศาของเสรีภาพและการตอบสนองแบบข้อมูลไม่ต้องตาม
ขอบเขตการทดสอบค่าของ n ที่สอดคล้องกับแต่ละสมการเพิ่มขึ้นจน
breusch ก็อดฟรีย์ Lagrange คูณทดสอบไม่สามารถปฏิเสธ null ไม่มีสหสัมพันธ์กับความล่าช้าสั่งซื้อ 2
5 เปอร์เซ็นต์ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ . ผลของ
ขอบเขตการทดสอบจะมีการรายงานในตาราง 4 .
ผลตารางที่ 4 ระบุว่า การไม่บูรณาการคือการปฏิเสธจำกัดที่ระดับ 5 %
2 สมการ มันเป็นที่ชัดเจนว่ามีระยะยาว และความสัมพันธ์ระหว่าง
ofdi gdpp เมื่อ ofdi หรือ gdpp กำหนดเป็นตัวแปรตาม
ให้ได้ในระยะยาว ardl โมเดลสัมประสิทธิ์ที่แสดงโดยประมาณ :