In this study, because the null hyp

In this study, because the null hypothesis was rejected, the conclusion is that ECM was not appropriate
and that we may be better off using FEM. The estimation of water demand function using the methodology
presented in the previous section will permit to identify the significant variables that explain its consumption, and it
will provide important information on the factors that influence the water use associated with tomato farming in Iran.
After the estimation of equation we tested for heteroscedaticity and for no correlation in the error components with
the explanatory variables. The parameters of the water demand function are estimated by method of Panel Least
Squares (PLS).
Derived demand functions were estimated utilizing Cobb-Douglas function forms due to the possibility of
interpretation of the resulting coefficients in connection with elasticities of demand with respect to input prices, and
output amount, as mentioned earlier. The choice between Pool and Panel data approaches in reaching a suitable
function was made based on the results of Chow test. According to results from Chow test, Panel model showed
advantages over the Pool model. Moreover, according to Hausman’s specification test, fixed-fixed effect was the
best in comparison with fixed effect and random effect approaches. The test was conducted using the econometric
software STATA 10. Having the data stationary test and diagnostic checks done, the best model was estimated.
Shown in Table (2) are the estimated parameters.

Kết quả (Việt) 1:

Trong nghiên cứu này, bởi vì bác bỏ giả thuyết null, kết luận là rằng ECM là không thích hợpvà chúng tôi có thể được tốt hơn bằng cách sử dụng FEM. Ước lượng hàm cầu nước bằng cách sử dụng các phương pháptrình bày trước phần sẽ cho phép xác định các yếu tố quan trọng giải thích tiêu thụ của nó, và nósẽ cung cấp thông tin quan trọng về các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng nước kết hợp với cà chua nuôi ở Iran.Sau khi dự toán phương trình, chúng tôi thử nghiệm cho heteroscedaticity và không có sự tương quan trong thành phần lỗi vớiCác biến giải thích. Các tham số của hàm cầu nước được ước tính theo phương pháp của ít nhất là bảng điều khiểnÔ vuông (PLS). Chức năng có nguồn gốc nhu cầu được ước tính bằng cách sử dụng hàm Cobb Douglas hình thức do khả nănggiải thích các hệ quả là kết hợp với elasticities nhu cầu đối với các mức giá đầu vào, vàsố lượng đầu ra, như đã đề cập trước đó. Sự lựa chọn giữa bơi và bảng dữ liệu phương pháp tiếp cận trong việc tiếp cận một phù hợpchức năng được thực hiện dựa trên kết quả thử nghiệm Chow. Theo kết quả từ thử nghiệm Chow, bảng điều khiển mô hình cho thấylợi thế hơn các mô hình hồ bơi. Hơn nữa, theo các thử nghiệm đặc điểm kỹ thuật của Hausman, cố định cố định hiệu quả là cáctốt nhất so với các tác dụng cố định và ngẫu nhiên có hiệu lực phương pháp tiếp cận. Các thử nghiệm được tiến hành bằng cách sử dụng các kinh tế lượngphần mềm STATA 10. Có dữ liệu cố định thử nghiệm và kiểm tra chẩn đoán được thực hiện, mô hình tốt nhất ước tính.Hiển thị trong bảng (2) có các thông số ước tính.

Kết quả (Việt) 2:

Trong nghiên cứu này, bởi vì các giả thuyết đã bị từ chối, kết luận là ECM là không thích hợp
và chúng ta có thể được tốt hơn bằng cách sử dụng FEM. Việc lập dự toán của cầu nước sử dụng phương pháp
trình bày trong phần trước sẽ cho phép xác định các biến đáng kể mà giải thích tiêu thụ của nó, và nó
sẽ cung cấp thông tin quan trọng về các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng nước kết hợp với canh tác cà chua ở Iran.
Sau khi lập dự toán của phương trình chúng tôi thử nghiệm cho heteroscedaticity và không có mối tương quan trong các thành phần lỗi với
các biến giải thích. Các tham số của hàm cầu nước được ước tính bằng phương pháp Chỉnh Least
Squares (PLS).
Hàm cầu nguồn gốc đã được ước tính sử dụng các hình thức chức năng Cobb-Douglas do khả năng
giải thích các hệ số dẫn đến kết nối với độ co giãn của cầu đối với đầu vào với giá cả, và
số lượng đầu ra, như đã đề cập trước đó. Sự lựa chọn giữa cách tiếp cận dữ liệu bơi và Panel trong đạt phù hợp
chức năng được thực hiện dựa trên các kết quả của thử nghiệm Chow. Theo kết quả kiểm tra Chow, mô hình Bảng điều chỉnh cho thấy
lợi thế hơn các mô hình bể bơi. Hơn nữa, theo kiểm tra đặc điểm kỹ thuật của Hausman, hiệu ứng cố định cố định là
tốt nhất so với các hiệu ứng cố định và phương pháp tiếp cận hiệu ứng ngẫu nhiên. Xét nghiệm này được tiến hành bằng cách sử dụng kinh tế lượng
phần mềm STATA 10. Có các dữ liệu thử tĩnh và kiểm tra chẩn đoán được thực hiện, mô hình tốt nhất được ước tính.
Thể hiện trong Bảng (2) là các thông số ước tính.