In the homogeneous specification (T

In the homogeneous specification (Table 4), the ˇi2 and ˇi3 are constrained to be the same (ˇ2
and ˇ3) across the i’s. In contrast, the effects of the currency components are allowed to vary across
industries in the heterogeneous specification (Table 5). Results from the heterogeneous specifications
clearly indicate that the effect of currency components varies across industries. However, in the heterogeneous
specification, the effects of the currency components are not estimated very accurately,
given the limited number of time-series observations at hand. In the homogeneous specification, the
mean effects of the currency components are estimated more accurately since the slope coefficients
are estimated using both the time-series and the cross-section dimensions.
Cross-section fixed effects are included in all estimations to control for some of the unobserved
industry heterogeneity. Note that time dummies cannot be included since the currency components
have only a time-series dimension. Industry-specific time trends are captured by the susit−1 variable.
In the homogeneous specification, results are presented for Pooled Least Squares (PLS) and for
Iterated Feasible Generalized Least Squares (IFGLS) estimates. PLS results are presented with Panel
Corrected Standard Errors that are robustto heteroscedasticity. This approach is recognized to provide
standard errors that do not lead to overconfidence (see Beck and Katz, 1995). The potential drawback
of both PLS and IFGLS is that the point estimate of the lagged dependent variable in Eq. (3) can be
biased (see Kiviet, 1995). Non-reported results using Kiviet-corrected estimations provide, however,
very similar results. Refer to Acharya and Coulombe (2008) for Kiviet-corrected estimations. GMM
estimations are inefficient with such a small number of cross-sections (see Judson and Owen, 1999).

Kết quả (Việt) 1:

Trong đặc tả đồng nhất (bảng 4), ˇi2 và ˇi3 được ràng buộc để là cùng một (ˇ2và ˇ3) trên các i Ngược lại, những ảnh hưởng của các thành phần thu được phép thay đổi trênngành công nghiệp không đồng nhất đặc điểm kỹ thuật (bảng 5). Các kết quả từ các thông số kỹ thuật không đồng nhấtchỉ rõ rằng tác dụng của linh kiện thu khác nhau trên ngành công nghiệp. Tuy nhiên, trong những không đồng nhấtđặc điểm kỹ thuật, những ảnh hưởng của các loại tiền tệ thành phần không được ước tính rất chính xác,cho giới hạn số lượng chuỗi thời gian quan sát ở bàn tay. Đặc điểm kỹ thuật đồng nhất, cácCác hiệu ứng có nghĩa là các thành phần thu được ước tính chính xác hơn kể từ hệ số dốcước tính bằng cách sử dụng cả hai dòng thời gian và kích thước mặt cắt ngang.Mặt cắt ngang cố định hiệu ứng được bao gồm trong tất cả estimations để kiểm soát đối với một số các hạtngành công nghiệp heterogeneity. Lưu ý rằng thời gian núm vú cao su không thể được bao gồm từ các thành phần thucó chỉ có một kích thước chuỗi thời gian. Xu hướng thời gian dành riêng cho ngành công nghiệp được chụp bởi biến susit−1.Đặc điểm kỹ thuật đồng nhất, kết quả được trình bày cho gộp lại tối thiểu (PLS) và choIterated khả thi tổng quát tối thiểu (IFGLS) ước tính. PLS kết quả được trình bày với bảng điều khiểnSửa chữa lỗi chuẩn là robustto heteroscedasticity. Cách tiếp cận này được công nhận để cung cấplỗi chuẩn không dẫn đến overconfidence (xem Beck và Katz, 1995). Nhược điểm tiềm năngPLS và IFGLS là các ước tính điểm của lagged phụ thuộc vào biến trong Eq. (3) có thểthành kiến (xem Kiviet, 1995). Phòng không báo cáo kết quả sử dụng sửa chữa Kiviet estimations cung cấp, Tuy nhiên,kết quả rất giống nhau. Đề cập đến Acharya và Coulombe (2008) cho sửa chữa Kiviet estimations. GMMestimations là không hiệu quả với một số lượng nhỏ của mặt (nhìn thấy Judson và Owen, 1999).

Kết quả (Việt) 2:

Trong các đặc điểm kỹ thuật đồng nhất (Bảng 4), i2 và i3 đang hạn chế được như nhau (2
và 3) qua của tôi. Ngược lại, những ảnh hưởng của các thành phần tiền tệ được phép thay đổi giữa các
ngành công nghiệp trong các đặc điểm kỹ thuật không đồng nhất (Bảng 5). Kết quả từ các thông số kỹ thuật không đồng nhất
cho thấy rõ rằng tác động của các thành phần tiền tệ khác nhau giữa các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, trong không đồng nhất
đặc điểm kỹ thuật, ảnh hưởng của các thành phần tiền tệ không được ước lượng rất chính xác,
do số lượng hạn chế của các quan sát chuỗi thời gian ở bàn tay. Trong các đặc điểm kỹ thuật đồng nhất, các
tác động trung bình của các thành phần tệ được ước tính chính xác hơn từ các hệ số độ dốc
được ước tính bằng cách sử dụng cả hai-series thời gian và kích thước mặt cắt ngang.
Cross-phần hiệu ứng cố định có trong mọi dự đoán để kiểm soát đối với một số sự không quan sát
ngành công nghiệp không đồng nhất. Lưu ý thời gian mà núm vú cao su có thể không được bao gồm từ các thành phần tiền tệ
chỉ có một chiều thời gian-series. Xu hướng thời gian ngành công nghiệp cụ thể được chụp bởi các biến susit-1.
Trong các đặc điểm kỹ thuật đồng nhất, kết quả được trình bày cho Least Squares gộp (PLS) và cho
khả thi Generalized Least Squares (IFGLS) ước tính lặp. PLS quả được trình bày với Ban
Khắc phục lỗi tiêu chuẩn đó là robustto biến ngẫu. Cách tiếp cận này được công nhận để cung cấp
sai số chuẩn mà không dẫn đến việc quá tự (xem Beck và Katz, 1995). Hạn chế tiềm năng
của cả hai PLS và IFGLS là ước lượng điểm của biến phụ thuộc trễ trong Eq. (3) có thể được
thiên vị (xem Kiviet, 1995). Không báo cáo kết quả sử dụng các ước tính Kiviet-sửa chữa cung cấp, tuy nhiên,
kết quả rất giống nhau. Tham khảo Acharya và Coulombe (2008) ước tính cho Kiviet-sửa chữa. GMM
là những ước tính không hiệu quả với một số lượng nhỏ như vậy của mặt cắt (xem Judson và Owen, 1999).