The coverage of the study and the e

The coverage of the study and the econometric method used for the empirical analysis has been described in this section. The conventional wisdom about three decades ago was that non-stationary variables should be transformed to make them stationary before incorporating under a multivariate framework. Engle and Granger introduced the concept of cointegration where in it was proved that even if the variables are non-stationary, a linear combination of the variables may be stationary. In such a situation, the variables are said to be cointegrated. Subsequently, several methods have been developed for testing cointegration. These include Johansen (1988), Johansen-Juselius (1990) and Gregory-Hansen (1996). Pesaran and Shin (1995, 1998) and Pesaran et al. (1996, 2001) proposed ARDL approach for testing cointegration between the variables.
II.1 Coverage of the Study: Spatial and Temporal
For empirical analysis, all the data have been collected from International Financial Statistics (IFS), IMF database for the period 1950 to 2010 for four countries, viz., US, UK, China and India. For India, the calendar year relates to the corresponding financial year (April- March), hence data corresponds from 1950 to 2009. Macroeconomic aggregates for China are available in public domain from 1978 onwards and hence period of study for China is from 1978 to 2009.
II.2 Econometric Method Used: ARDL Bounds Testing Procedure
The main advantage of the ARDL framework, given the power and testing of the long-run relationship, is that it can be applied irrespective of the order of integration,6 while other cointegration techniques7 require same order of integration for all variables. Further, the ARDL technique approach can be applied with small sample as well, whereas the robustness of the estimates of alternative methods depends on larger sample size. Thus, the ARDL approach avoids use of unit root tests and autocorrelation function tests for testing the order of integration.
Hendry et al. (1984) argued that the ARDL process of econometric modeling is an attempt to match the unknown data generating process with a validly specified econometric model, and thus economic theory restrictions on the analysis are essential. As per the Hendry-type approach, test for the adequacy of the ARDL model is defined in terms of its statistical properties, i.e., the diagnostic tests for the error term, viz., absence of serial correlation, homoscedasticity and the normality test.

Kết quả (Việt) 1:

Phạm vi bảo hiểm của nghiên cứu và kinh tế lượng phương pháp được sử dụng để phân tích thực nghiệm đã được mô tả trong phần này. Sự khôn ngoan thông thường khoảng ba thập kỷ trước là không văn phòng phẩm biến nên được chuyển đổi để làm cho họ di chuyển trước khi kết hợp theo một khuôn khổ đa biến. Engle và Granger giới thiệu khái niệm về cointegration nơi trong nó đã được chứng minh rằng ngay cả khi các biến là không cố định, một tổ hợp tuyến tính của các biến có thể được cố định. Trong tình huống như vậy, các biến được gọi cointegrated. Sau đó, một số phương pháp đã được phát triển để thử nghiệm cointegration. Chúng bao gồm Johansen (1988), Johansen-Juselius (1990) và Gregory-Hansen (1996). Pesaran và Shin (1995, 1998) và Pesaran et al. (1996, 2001) đề xuất phương pháp tiếp cận ARDL để thử nghiệm cointegration giữa các biến.II.1 bảo hiểm của nghiên cứu: không gian và thời gianPhân tích thực nghiệm, tất cả các dữ liệu đã được thu thập từ quốc tế tài chính thống kê (IFS), cơ sở dữ liệu IMF cho giai đoạn 1950-2010 cho bốn quốc gia, viz., Hoa Kỳ, UK, Trung Quốc và Ấn Độ. Đối với Ấn Độ, năm dương lịch liên quan đến năm tài chính tương ứng (tháng-tháng ba), do đó dữ liệu tương ứng từ năm 1950 đến năm 2009. Các tập hợp kinh tế vĩ mô cho Trung Quốc có sẵn trong phạm vi công cộng từ năm 1978 trở đi và do đó thời gian học Trung Quốc là từ năm 1978 đến năm 2009.II.2 kinh tế lượng phương pháp được sử dụng: ARDL giới hạn kiểm tra thủ tụcCác lợi thế chính của khuôn khổ ARDL, sức mạnh và kiểm tra các mối quan hệ lâu dài, là nó có thể được áp dụng bất kể thứ tự của hội nhập, 6 trong khi khác techniques7 cointegration yêu cầu theo thứ tự của hội nhập cho tất cả các biến. Hơn nữa, phương pháp tiếp cận kỹ thuật ARDL có thể được áp dụng với mẫu nhỏ là tốt, trong khi mạnh mẽ của các ước tính của phương pháp thay thế phụ thuộc vào mẫu kích thước lớn hơn. Vì vậy, phương pháp tiếp cận ARDL tránh sử dụng các đơn vị gốc xét nghiệm và xét nghiệm chức năng autocorrelation để thử nghiệm bộ tích hợp.Hendry et al. (1984) cho rằng quá trình ARDL mô hình kinh tế lượng là một nỗ lực để phù hợp với dữ liệu không rõ tạo ra quá trình với một mô hình kinh tế lượng hợp lệ được chỉ định, và do đó lý thuyết kinh tế hạn chế về phân tích là rất cần thiết. Theo phương pháp tiếp cận kiểu Hendry, thử nghiệm cho tính đầy đủ của các mô hình ARDL được định nghĩa trong điều khoản của tính thống kê, ví dụ, chẩn đoán xét nghiệm cho thuật ngữ lỗi, tức, không có sự tương quan nối tiếp, homoscedasticity và thử nghiệm bình thường.

Kết quả (Việt) 2:

Phạm vi bảo hiểm của việc nghiên cứu và phương pháp kinh tế lượng được sử dụng để phân tích thực nghiệm đã được mô tả trong phần này. Sự khôn ngoan thông thường khoảng ba thập kỷ trước đây, khi các biến không dừng nên được chuyển đổi để làm cho họ đứng yên trước khi kết hợp trong một khuôn khổ đa biến. Engle và Granger giới thiệu khái niệm cùng hội nhập nơi ở trong đó đã được chứng minh rằng ngay cả khi các biến không dừng, một sự kết hợp tuyến tính của các biến có thể là tĩnh. Trong tình hình như vậy, các biến được cho là cùng hội nhập. Sau đó, một số phương pháp đã được phát triển để thử nghiệm cùng hội nhập. Chúng bao gồm Johansen (1988), Johansen-Juselius (1990) và Gregory-Hansen (1996). Pesaran và Shin (1995, 1998) và Pesaran et al. (1996, 2001) đề xuất cách tiếp cận ARDL để thử nghiệm cùng hội nhập giữa các biến.
II.1 Vùng phủ sóng của học: không gian và Temporal
Đối với phân tích thực nghiệm, tất cả các dữ liệu đã được thu thập từ các thống kê tài chính quốc tế (IFS), cơ sở dữ liệu của IMF cho giai đoạn 1950 đến năm 2010 cho bốn quốc gia, tức là., Mỹ, Anh, Trung Quốc và Ấn Độ. Đối với Ấn Độ, năm dương lịch liên quan đến các năm tương ứng tài chính (April- tháng), do đó dữ liệu tương ứng từ năm 1950 đến năm 2009. uẩn kinh tế vĩ mô của Trung Quốc là có sẵn trong phạm vi công cộng từ năm 1978 trở đi và do đó thời gian nghiên cứu đối với Trung Quốc là 1978-2009 .
II.2 Phương pháp kinh tế lượng sử dụng: ARDL Bounds Testing Thủ tục
Ưu điểm chính của khuôn khổ ARDL, trao quyền và kiểm tra các mối quan hệ lâu dài, là nó có thể được áp dụng không phân biệt thứ tự của hội nhập, 6 trong khi cùng hội nhập techniques7 khác đòi hỏi cùng một thứ tự tích hợp cho tất cả các biến. Hơn nữa, cách tiếp cận kỹ thuật ARDL có thể được áp dụng với các mẫu nhỏ là tốt, trong khi đó sự vững mạnh của các ước lượng của phương pháp thay thế phụ thuộc vào kích thước mẫu lớn hơn. Vì vậy, cách tiếp cận ARDL tránh sử dụng các bài kiểm tra đơn vị gốc và chức năng tự tương quan để kiểm tra thứ tự của hội nhập.
Hendry et al. (1984) lập luận rằng quá trình ARDL của mô hình kinh tế là một cố gắng để phù hợp với quá trình tạo dữ liệu không rõ với một cách hợp lệ theo quy định mô hình kinh tế lượng, và những hạn chế như vậy, lý thuyết kinh tế về phân tích là rất cần thiết. Theo cách tiếp cận Hendry-loại, kiểm tra cho sự phù hợp của mô hình ARDL được định nghĩa về tính chất của nó thống kê, tức là, các xét nghiệm chẩn đoán cho các lỗi hạn, tức là., Sự vắng mặt của tương quan chuỗi, homoscedasticity và các bài kiểm tra bình thường.