Performing Granger non-causality te

Performing Granger non-causality test in a VAR (vector autoregressive) framework
assumes the endogenous variables entering into the VAR system to be stationary (i.e.
I(0)). Conversely, estimating a VAR system using non-stationary variables (i.e. integrated
of order one, I(1)) may result bias in inference. Therefore, it is necessary to examine the
time series properties (i.e. the degree of integration, I(d)) of real OFDI and real GDP in
this study. Two different unit root tests are applied in order to assume consistency,
namely the Phillips-Perron (PP) unit root test (Phillips and Perron, 1988) and
Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) stationary test (Kwiatkowski et al., 1992).
The former assumes each series to be a unit root under the null and allows for
heterogeneous residuals of a unit root process, while the latter assumes the null is stationary.


Table 1 presents the results of PP and KPSS tests for both data in levels and first
differences (as symbolized by ¨). Both PP and KPSS test statistics show that the
variables lnOFDI and lnGDP are integrated of order one (I(1)), concluding that both
series have a unit root. Hence, both variables are first differences once and both tests
confirm they are stationary I(0)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การทดสอบไม่ใช่ causality นี่เกรนเจอร์ในกรอบ VAR (vector autoregressive)สมมติตัวแปร endogenous เข้าระบบ VAR เป็นประจำ (เช่นI(0)) ในทางกลับกัน ประเมินระบบ VAR โดยใช้ตัวแปรไม่ใช่เขียน (เช่นรวมสั่งหนึ่ง I(1)) อาจเกิดความโน้มเอียงในข้อ ดังนั้น จำเป็นต้องตรวจสอบการคุณสมบัติชุดเวลา (เช่นระดับของการรวม I(d)) OFDI จริงและ real GDP ในการศึกษานี้ ใช้ทดสอบรากต่อสองเพื่อสมมติสอดคล้องคือไขควง Perron (PP) หน่วยรากทดสอบ (ไขควงและ Perron, 1988) และKwiatkowski-ไขควงชมิดท์ชิน (KPSS) กับการทดสอบ (Kwiatkowski et al., 1992)สมมติแต่ละชุดจะ รากหน่วยภายใต้ค่า null เดิม และทำให้ค่าคงเหลือแตกต่างกันของหน่วยรากกระบวนการ ในขณะ null สันนิษฐานหลังเป็นประจำตารางที่ 1 แสดงผลลัพธ์ของการทดสอบ PP และ KPSS สำหรับข้อมูลทั้งในระดับแรกความแตกต่าง (เป็นรูปเฟือง โดยเลขจด) สถิติทดสอบ PP และ KPSS แสดงว่าการรวมใบสั่งหนึ่งตัวแปร lnOFDI และ lnGDP (I(1)) จบที่ทั้งสองชุดหลักหน่วยได้ ดังนั้น ตัวแปรทั้งสองมีความแตกต่างครั้งแรกครั้งเดียวและการทดสอบทั้งสองยืนยันจะ I(0) เครื่องเขียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแสดงการทดสอบเกรนเจอร์ที่ไม่ก่อให้เกิดใน VAR (เวกเตอร์อัต)
กรอบถือว่าตัวแปรภายนอกเข้ามาในระบบVAR ที่จะนิ่ง
(เช่นผม(0)) ตรงกันข้ามการประเมินระบบ VAR ใช้ตัวแปรที่ไม่หยุดนิ่ง
(เช่นบูรณาการของการสั่งซื้อหนึ่งฉัน(1)) อาจทำให้เกิดอคติในการอนุมาน ดังนั้นจึงมีความจำเป็นต้องตรวจสอบเวลาคุณสมบัติชุด (เช่นระดับของการรวมกลุ่มผม (ง)) ของ OFDI จริงและจีดีพีที่แท้จริงในการศึกษาครั้งนี้ สองการทดสอบหน่วยรากที่แตกต่างกันถูกนำมาใช้ในการสั่งซื้อที่จะถือว่าสอดคล้องคือฟิลลิป-Perron (PP) การทดสอบหน่วยราก (ฟิลลิปและ Perron, 1988) และ Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-ชิน (KPSS) การทดสอบนิ่ง (Kwiatkowski et al., 1992). อดีตถือว่าแต่ละชุดจะเป็นหน่วยรากภายใต้โมฆะและช่วยให้เหลือที่แตกต่างกันของกระบวนการรากหน่วยในขณะที่หลังจะถือว่าเป็นโมฆะนิ่ง. ตารางที่ 1 นำเสนอผลของ PP และทดสอบ KPSS สำหรับข้อมูลทั้งใน และเป็นครั้งแรกในระดับที่แตกต่างกัน(เป็นสัญลักษณ์โดย¨) ทั้ง PP และ KPSS สถิติการทดสอบแสดงให้เห็นว่าตัวแปรlnOFDI lnGDP และมีการบูรณาการอย่างใดอย่างหนึ่งของการสั่งซื้อ (ผม (1)) สรุปว่าทั้งสองชุดมีรากหน่วย ดังนั้นตัวแปรทั้งสองมีความแตกต่างครั้งแรกครั้งเดียวและการทดสอบทั้งสองยืนยันว่าพวกเขามีความนิ่งผม (0)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การแสดง ( เกรนเจอร์ไม่ทดสอบในแบบจำลอง VAR ( ตัวฟรี ) กรอบ
ถือว่าตัวแปรภายใน เข้าระบบวาร์จะนิ่ง ( เช่น
i ( 0 ) ในทางกลับกัน , การประเมินระบบวาร์ โดยใช้ตัวแปร non-stationary ( เช่นรวม
ใบสั่งหนึ่ง ผม ( 1 ) อาจทำให้เกิดอคติในการอนุมาน ดังนั้น จึงจำเป็นต้องศึกษา
เวลาชุดคุณสมบัติ ( เช่นระดับของการรวมชั้น ( D ) ของ ofdi จริงและ Real GDP ใน
การศึกษา สองการทดสอบหน่วยรากแตกต่างกันจะใช้เพื่อถือว่าสอดคล้อง
คือเปอรอง ฟิลลิปส์ ( PP ) การทดสอบหน่วยราก ฟิลิปส์ และ เปอรอง , 1988 ) และ
kwiatkowski ฟิลลิปส์ ชมิดท์ ชิน ( kpss ) การทดสอบ stationary ( kwiatkowski et al . , 1992 ) .
อดีตถือว่าแต่ละชุดจะเป็นหน่วยรากภายใต้ เป็นโมฆะ และให้
ข้อมูลความคลาดเคลื่อนของหน่วยรากกระบวนการ ในขณะที่อย่างหลังถือว่าเป็นโมฆะ เครื่องเขียน


ตารางที่ 1 แสดงผลของ PP และ kpss การทดสอบสำหรับข้อมูลทั้งในระดับแรก
ความแตกต่าง ( เป็นสัญลักษณ์ตั้ง ) ทั้ง PP และสถิติทดสอบ kpss แสดงให้เห็นว่าตัวแปร lnofdi lngdp
และรวมของการสั่งซื้อ ( 1 ) สรุปว่าทั้ง
ชุดมีหน่วยราก ดังนั้นตัวแปรทั้งสองเป็นครั้งแรกและความแตกต่างเมื่อการทดสอบทั้งสอง
ยืนยันพวกเขาจะหยุดนิ่ง ( 0 )