However, testing for Granger non ca

However, testing for Granger non causality this way might result in inconsistent estimates; primarily because the
correlation between lagged values of dependent variable and the disturbance terms are not properly taken into
account (see Kar et al., 2011: 688-689). In the presence of correlated disturbances with the lagged values of
dependent variable, estimation by within estimator would be inconsistent when T and N are small and it is consistent
when T and N tend to infinity. A first alternative is to use Generalized Method of Moments (GMM) estimators, as
long as T is big enough.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อย่างไรก็ตาม นี่เกรนเจอร์ causality ไม่ทดสอบวิธีนี้อาจทำให้ไม่สอดคล้องกันประเมิน เป็นหลักเนื่องจากการความสัมพันธ์ระหว่าง lagged ค่าขึ้นอยู่กับตัวแปรและเงื่อนไขรบกวนจะไม่ถูกจัดบัญชี (ดู Kar ร้อยเอ็ด al., 2011:688-689) หน้า correlated รบกวน ด้วยค่า laggedขึ้นอยู่กับตัวแปร การประเมินโดยภายในประมาณจะไม่สอดคล้องกันเมื่อ T และ N มีขนาดเล็ก และมีความสอดคล้องเมื่อ T และ N มักจะว่าย เป็นทางเลือกแรกคือการ ใช้การตั้งค่าทั่วไปวิธีการของช่วงเวลา (GMM) estimators เป็นยาวเป็น T มีค่ามากพอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อย่างไรก็ตามการทดสอบสำหรับชาวนาที่ไม่ก่อให้เกิดวิธีนี้อาจส่งผลให้ประมาณการที่ไม่สอดคล้องกัน; ส่วนใหญ่เป็นเพราะความสัมพันธ์ระหว่างค่าสัมปทานของตัวแปรและเงื่อนไขการรบกวนจะไม่นำอย่างถูกต้องเข้ามาในบัญชี(ดูกา et al, 2011:. 688-689) ในการปรากฏตัวของการรบกวนความสัมพันธ์กับค่าสัมปทานของตัวแปรตามการประมาณค่าโดยประมาณภายในจะไม่สอดคล้องกันเมื่อ T และไม่มีข้อความที่มีขนาดเล็กและมีความสอดคล้องเมื่อT และยังไม่มีแนวโน้มที่จะอินฟินิตี้ ทางเลือกแรกคือการใช้วิธีการทั่วไปของช่วงเวลา (GMM) ประมาณเป็นเวลานานเป็นทีมีขนาดใหญ่พอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างไรก็ตาม การทดสอบ Granger causality ไม่ใช่วิธีนี้อาจส่งผลในการประมาณการไม่สอดคล้องกัน ; เป็นหลักเนื่องจาก
ความสัมพันธ์ระหว่างค่าสัมปทาน และเงื่อนไขตัวแปรรบกวนไม่ต้องถ่ายลงในบัญชี
( ดูการ์ et al . , 2011 : 688-689 ) ในการแสดงตนของความแปรปรวนกับค่าสัมปทาน
ตัวแปรตามการประเมินโดยภายในตัวจะไม่สอดคล้องกันเมื่อ t และมีขนาดเล็กและมันสอดคล้อง
t เมื่อและมีแนวโน้มจะไม่มีที่สิ้นสุด ทางเลือกแรก คือ การใช้วิธีการทั่วไปของช่วงเวลา ( GMM ) ประมาณ ตามที่
ตราบใดที่ไม่ใหญ่พอ