In this section, we try to estimate

In this section, we try to estimate error-correction models (4) and (5) between Japan and her nine largest trading partners, i.e. Australia, Canada, France, Germany, Italy, The Netherlands, Switzerland, UK and the US using quarterly data over 1973–1998 period. The first step in applying Pesaran et al.’s (2001) ARDL approach is to establish whether the dependent and independent variables in each model are cointegrated. The null of no cointegration, i.e. b ¼ c ¼ d ¼ 0 in (4) and f ¼ g ¼ h ¼ 0 in (5) are tested against the alternative of b 6¼ c 6¼ d 6¼ 0 in (4) and f 6¼ g 6¼ h 6¼ 0 in (5) by using the familiar F-test with new critical values. Pesaran et al. (2001) tabulate new critical values irrespective of whether variables are integrated of order 1, I(1) or order 0, I(0). Thus, there is no need for pre unit-root testing.
In applying the F-test, we must decide the order of lag length for each first differenced variable in each model. Bahmani-Oskooee and Brooks (1999) have demonstrated that the results of the F-test are sensitive to these lag lengths. We carry out this F-test as a preliminary exercise for different lag order and report the results in Table 1.
As can be seen from Table 1, indeed the test results are sensitive to the order of lags. For example, in the results for bilateral import demand function between Japan and Australia, there is evidence of cointegration when two or three lags are imposed on all first differenced variables, whereas in case of Canada, imposing 10 lags supports cointegration. In most cases, there is at least one lag structure that yields an F-statistic that supports cointegration. Thus, it is justified to retain the lagged level of all variables in (4) and (5). In the second stage, we actually re-estimate ARDL models (4) and (5) by employing Akaike’s Information Criterion (AIC) to select the lag length for each first differenced variable. For brevity of presentation, we report some selective results from this stage. First, in order to
country’s inpayments from a trading partner. Similarly, we consider import value (or outpayments) and try to determine its sensitivity directly to a change in exchange rate. Thus, we formulate Japan’s inpayments from and her outpayments to country i as in Eqs. (2) and (3), respectively.2

Kết quả (Việt) 1:

Trong phần này, chúng tôi cố gắng để ước tính sửa lỗi mô hình (4) và (5) giữa Nhật bản và cô đối tác lớn nhất chín thương mại, tức là Úc, Canada, Pháp, Đức, ý, Hà Lan, Thụy sĩ, Anh và Hoa Kỳ sử dụng dữ liệu hàng quý hơn giai đoạn 1973-1998. Bước đầu tiên trong việc áp dụng Pesaran et al.của phương pháp tiếp cận ARDL (2001) là để thiết lập cho dù các biến phụ thuộc và độc lập trong mỗi mô hình được cointegrated. Null không có cointegration, tức là b ¼ c ¼ d ¼ 0 trong (4) và f ¼ g ¼ h ¼ 0 tại (5) được kiểm tra đối với các thay thế của b 6¼ c 6¼ d 6¼ 0 trong (4) và f 6¼ g 6¼ h 6¼ 0 trong (5) bằng cách sử dụng quen thuộc F-thử nghiệm với giá trị mới quan trọng. Pesaran et al. (2001) loại quan trọng các giá trị mới bất kể cho dù biến được tích hợp của 1, I(1) hay đặt hàng 0, I(0). Vì vậy, có là không cần để thử nghiệm đơn vị-gốc trước.
trong việc áp dụng thử nghiệm F, chúng ta phải quyết định thứ tự của tụt hậu chiều dài đối với mỗi biến differenced đầu tiên trong mỗi mô hình. Bahmani-Oskooee và Brooks (1999) đã chứng minh rằng các kết quả của thử nghiệm F rất nhạy cảm với những độ dài tụt hậu. Chúng tôi thực hiện kiểm tra này F là một tập thể dục sơ bộ cho đơn đặt hàng khác nhau tụt hậu và báo cáo kết quả trong bảng 1.
có thể nhìn thấy từ bảng 1, quả thật vậy kết quả thử nghiệm rất nhạy cảm về chậm lại. Ví dụ, trong các kết quả cho chức năng nhu cầu nhập khẩu song phương giữa Nhật bản và Úc, có bằng chứng của cointegration khi chậm lại hai hoặc ba được áp dụng trên tất cả biến differenced đầu tiên, trong khi trong trường hợp của Canada, áp đặt chậm lại 10 hỗ trợ cointegration. Trong hầu hết trường hợp, có cấu trúc tụt hậu ít nhất một sản lượng một F-thống kê hỗ trợ cointegration. Do đó, nó là hợp lý để duy trì mức độ lagged của tất cả các biến trong (4) và (5). Trong giai đoạn thứ hai, chúng tôi thực sự tái ước tính ARDL mô hình (4) và (5) bằng cách sử dụng của Akaike thông tin tiêu chí (AIC) để chọn độ dài tụt hậu cho mỗi biến differenced đầu tiên. Cho ngắn gọn của bài trình bày, chúng tôi báo cáo một số kết quả chọn lọc từ giai đoạn này. Đầu tiên, để
của đất nước inpayments từ một đối tác kinh doanh. Tương tự như vậy, chúng tôi xem xét giá trị nhập khẩu (hoặc outpayments) và cố gắng để xác định tính nhạy cảm của nó trực tiếp đến một sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái. Vì vậy, chúng tôi xây dựng của Nhật bản inpayments từ và cô outpayments đến đất nước tôi như trong Eqs. (2) và (3), respectively.2