Central Bank. Thus, although we loo

Central Bank. Thus, although we look at the G-20, within this group of
important industrialized and developing economies, we observe only
19 member nations, which are used for our analysis. To include the
EU, the twentieth member, would have meant double-counting some
countries.
The countries and time periods are selected for the empirical investigation
on the basis of data availability. The data are obtained from
World Development Indicators, published by the World Bank, as well as
from OECD, IMF, and the Bank for International Settlements. All variables
and data sources are summarized in Table 1. The variables used
in this study are transformed to their natural logarithm forms.
4. Estimation strategy
We utilize a panel vector autoregressive (VAR) model in order to
identify the possible causal nexus between the variables. The advantage
of this approach is that it exploits individual time series and crosssectional
variations in data. Thus, it avoids biases associated with
cross-sectional regressions by taking into account the country-specific
fixed effect (Levine, 2005).
The estimation follows three steps: first, a panel unit root test is performed
to identify the nature of stationarity (order of integration) of the
time series variables; second, a panel cointegration test is conducted in
order to determine whether there is a long-run relationship between
the time series variables; and third, a VAR model is constructed to ascertain
the direction of causality between the variables. These three tests
are discussed in more detail below.
4.1. Panel unit root test
We use the Levine–Lin–Chu (LLC) test (Levine, Lin, & Chu, 2002) and
the Im–Pesaran–Shin (IPS) test (Im, Pesaran, & Shin, 2003) to check the
order of integration of the data. Both LLC and IPS tests are based on
the principles of the conventional Augmented Dickey Fuller (ADF)
test. The LLC test explores the heterogeneity of intercepts across members
of the panel, while the IPS test explores the heterogeneity in the intercepts,
as well as in the slope coefficients. Both tests are applied by

Kết quả (Việt) 1:

Ngân hàng Trung ương. Vì vậy, mặc dù chúng tôi xem xét G-20, trong nhóm nàyquan trọng công nghiệp và phát triển nền kinh tế, chúng ta chỉ quan sát19 quốc gia thành viên, được sử dụng để phân tích của chúng tôi. Để bao gồm cácEU, hai mươi thành viên, nào có nghĩa là đôi-đếm một sốCác quốc gia.Các quốc gia và khoảng thời gian được chọn để thực nghiệm điều tratrên cơ sở dữ liệu sẵn có. Các dữ liệu thu được từChỉ số phát triển trên thế giới, được công bố bởi ngân hàng thế giới, cũng nhưtừ OECD, IMF và ngân hàng cho các khu định cư Quốc tế. Tất cả các biếnvà nguồn dữ liệu được tóm tắt trong bảng 1. Các biến được sử dụngtrong nghiên cứu này được chuyển thành hình thức lôgarit tự nhiên của họ.4. dự toán chiến lượcChúng tôi sử dụng một bảng điều khiển vector autoregressive (VAR) mô hình đểnhận diện nexus có thể quan hệ nhân quả giữa các biến. Lợi thếtrong cách tiếp cận này là nó khai thác chuỗi thời gian cá nhân và crosssectionalCác biến thể trong dữ liệu. Vì vậy, nó đã tránh né biases liên kết vớimặt cắt regressions bằng cách tham gia vào tài khoản quốc gia cụ thểcố định có hiệu lực (Levine, 2005).Dự toán theo ba bước: thứ nhất, một bài kiểm tra bảng điều khiển đơn vị gốc được thực hiệnxác định bản chất của stationarity (tự tích hợp) của cácthời gian loạt biến; Thứ hai, một bảng điều khiển cointegration test được thực hiện tạiđể xác định xem đó là một mối quan hệ lâu dài giữabiến dòng thời gian; và thứ ba, một mô hình VAR được xây dựng để xác địnhhướng quan hệ nhân quả giữa các biến. Các xét nghiệm này bađược thảo luận chi tiết hơn dưới đây.4.1. bảng unit root testChúng tôi sử dụng thử nghiệm Levine-Lin-Chu (LLC) (Levine, Lin & Chu, 2002) vàCác thử nghiệm Im-Pesaran-Shin (IPS) (Im, Pesaran, và Shin, 2003) để kiểm tra cácThứ tự của sự tích hợp của dữ liệu. Xét nghiệm LLC và IP dựa trênCác nguyên tắc của sự quy ước tăng cường Dickey Fuller (ADF)kiểm tra. Các thử nghiệm LLC khám phá heterogeneity chặn các thành viênbảng điều khiển, trong khi khám phá các bài kiểm tra IP heterogeneity trong chặn,cũng như ở hệ số độ dốc. Cả hai bài kiểm tra được áp dụng bởi

Kết quả (Việt) 2:

Ngân hàng Trung tâm. Như vậy, mặc dù chúng ta nhìn vào G-20, trong nhóm này của
các nền kinh tế công nghiệp hóa và phát triển quan trọng, chúng ta chỉ quan sát
19 quốc gia thành viên, trong đó được sử dụng để phân tích của chúng tôi. Để bao gồm
EU, các thành viên hai mươi, sẽ có nghĩa là đôi kể một số
quốc gia.
Các quốc gia và khoảng thời gian được chọn để điều tra thực nghiệm
trên cơ sở dữ liệu sẵn có. Các dữ liệu thu được từ các
chỉ số thế giới phát triển, do Ngân hàng Thế giới, cũng như
từ OECD, IMF và Ngân hàng Thanh toán Quốc tế. Tất cả các biến
và các nguồn dữ liệu được tóm tắt trong Bảng 1. Các biến được sử dụng
trong nghiên cứu này được chuyển thành hình thức logarit tự nhiên của họ.
4. Chiến lược dự toán
Chúng tôi sử dụng một tự hồi quy vector bảng điều khiển (VAR) mô hình để
xác định các mối quan hệ nhân quả có thể có giữa các biến. Ưu điểm
của phương pháp này là nó khai thác chuỗi thời gian cá nhân và crosssectional
biến trong dữ liệu. Do đó, nó tránh những thành kiến gắn liền với
hồi quy cắt ngang bằng cách đưa vào tài khoản các quốc gia cụ thể
. Hiệu ứng cố định (Levine, 2005)
Việc lập dự toán sau ba bước: đầu tiên, một thử nghiệm gốc đơn vị bảng điều khiển được thực hiện
để xác định bản chất của tính dừng (thứ tự hội nhập) của
các biến chuỗi thời gian; thứ hai, một bài kiểm tra bảng điều khiển cùng hội nhập được thực hiện
nhằm xác định xem liệu có một mối quan hệ dài hạn giữa
các biến chuỗi thời gian; và thứ ba, một mô hình VAR được xây dựng để xác định
hướng của quan hệ nhân quả giữa các biến. Những ba bài kiểm tra
được thảo luận chi tiết hơn dưới đây.
4.1. Bảng điều khiển kiểm tra đơn vị gốc
Chúng tôi sử dụng Levine-Lin-Chu (LLC) thử nghiệm (Levine, Lin, & Chu, 2002) và
các Im-Pesaran-Shin (IPS) thử nghiệm (Im, Pesaran, & Shin, 2003) để kiểm tra
để hội nhập của dữ liệu. Cả hai LLC và IPS xét nghiệm này dựa trên
các nguyên tắc của Augmented Dickey Fuller (ADF) thông thường
kiểm tra. Các thử nghiệm LLC khám phá tính không đồng nhất của các thành viên chặn trên
của bảng điều khiển, trong khi thử nghiệm IPS khám phá sự không đồng nhất trong chặn,
cũng như trong các hệ số độ dốc. Cả hai bài kiểm tra được áp dụng