demand-driven. However, in order to

demand-driven. However, in order to disentangle these effects, we need to take any
correlation between industry affiliation and the financial characteristics into account.
Given the large number of financial variables and sectors we need to include, it is not
feasible to simultaneously estimate all factors in one model.
Table 7 around here
To solve for this problem, we employ Propensity Score Matching methods that have long
been used in biology and other fields (Rosenbaum and Rubin 1983) but have only recently
been utilized in economics, mostly in labor economics.
The usual terminology is that of
"treatment effects", the term coming from experimental economics where some individuals
undergo a certain experiment or treatment (T=1) whereas others remain in a control group
(T=0). The treatment effect
2 over the entire population is defined as
In other words, the treatment effect is defined as the difference in the expected outcome of
the variable of interest (ri) of an individual, if this one individual could be observed once in
the treatment group and once in the control group. In our case, this implies that the pure
industry-specific demand effect of monetary policy
2 is the difference of the response of
one firm's equity returns if it could be observed once as being in sector T=1 and also once
as being in sector T=0.
Of course it is not possible to measure the treatment effect directly since an individual can
only be observed as being either in the treatment group or in the control group - i.e. only in
one industrial sector - but never both. The usual way of obtaining the treatment effect is by
estimating the expected treatment effect





Kết quả (Việt) 1:

nhu cầu-driven. Tuy nhiên, để disentangle những hiệu ứng này, chúng ta cần phải dùng bất kỳmối tương quan giữa các ngành công nghiệp liên kết và đặc điểm tài chính vào tài khoản.Cho số lượng lớn tài chính biến và chúng ta cần phải bao gồm các lĩnh vực, nó không phải làkhả thi để đồng thời ước tính tất cả các yếu tố trong một mô hình.Bảng 7 quanh đâyĐể giải quyết cho vấn đề này, chúng tôi sử dụng xu hướng được điểm kết hợp các phương pháp đã lâuđược sử dụng trong sinh học và các lĩnh vực (Rosenbaum và Rubin 1983) nhưng chỉ mới cóđược sử dụng trong kinh tế, chủ yếu trong kinh tế học lao động. Các thuật ngữ thường là của"điều trị hiệu quả", thuật ngữ đến từ thực nghiệm kinh tế trong trường hợp một số cá nhântrải qua một thử nghiệm hay điều trị (T = 1) trong khi những người khác vẫn còn trong nhóm kiểm soát(T = 0). Hiệu quả điều trị 2 trong toàn dân được định nghĩa làNói cách khác, hiệu quả điều trị được định nghĩa là sự khác biệt trong kết quả dự kiến củabiến quan tâm (ri) của một cá nhân, nếu một cá nhân này có thể được quan sát thấy một lần trongNhóm điều trị và một lần trong nhóm kiểm soát. Trong trường hợp của chúng tôi, điều này ngụ ý rằng sự tinh khiếtnhu cầu ngành công nghiệp cụ thể hiệu quả của chính sách tiền tệ 2 là sự khác biệt của các phản ứng củavốn chủ sở hữu một công ty trả về nếu nó có thể được quan sát thấy một lần như là trong lĩnh vực T = 1 và cũng một lầnnhư là trong lĩnh vực T = 0.Tất nhiên là không thể để đo lường hiệu quả điều trị trực tiếp kể từ khi một cá nhân có thểchỉ được quan sát thấy như là trong nhóm điều trị hoặc trong nhóm kiểm soát - tức là chỉ có ởmột trong những ngành công nghiệp - nhưng không bao giờ cả. Cách thông thường để có được hiệu quả điều trị bằngước tính có hiệu lực điều trị dự kiến



Kết quả (Việt) 2:

theo nhu cầu. Tuy nhiên, để tháo gỡ các hiệu ứng, chúng ta cần phải thực hiện bất kỳ
sự tương quan giữa các liên kết công nghiệp và đặc điểm tài chính vào tài khoản.
Với số lượng lớn các biến và các ngành chúng ta cần phải bao gồm tài chính, nó không phải là
khả thi đồng thời ước tính tất cả các yếu tố trong một mô hình.
Bảng 7 quanh đây
để giải quyết cho vấn đề này, chúng tôi sử dụng xu thế phương pháp Điểm Matching rằng đã từ lâu
được sử dụng trong sinh học và các lĩnh vực khác (Rosenbaum và Rubin 1983) nhưng chỉ mới
được sử dụng trong kinh tế học, chủ yếu là trong kinh tế lao động.
Các thông thường ngữ là của
"hiệu quả điều trị", thuật ngữ đến từ kinh tế thực nghiệm mà một số cá nhân
trải qua một cuộc thí nghiệm nhất định hoặc điều trị (T = 1) trong khi những người khác vẫn còn trong một nhóm kiểm soát
(T = 0). Hiệu quả điều trị? 2 trên toàn bộ dân số được định nghĩa là
Nói cách khác, hiệu quả điều trị được định nghĩa là sự khác biệt trong kết quả dự kiến của
các biến quan tâm (ri) của một cá nhân, nếu một cá nhân này có thể được quan sát thấy một lần trong
các nhóm điều trị và một lần ở nhóm đối chứng. Trong trường hợp của chúng tôi, điều này có nghĩa là trong sạch
ngành công nghiệp cụ thể hiệu quả nhu cầu của chính sách tiền tệ? 2 là sự khác biệt của các phản ứng của
lợi nhuận vốn cổ phần của một doanh nghiệp nếu nó có thể được quan sát thấy một lần như là trong lĩnh vực T = 1 và cũng một lần
như là trong lĩnh vực . T = 0
Tất nhiên nó không thể đo lường hiệu quả điều trị trực tiếp từ một cá nhân có thể
chỉ được quan sát như là một trong hai trong nhóm điều trị hoặc trong nhóm kiểm soát - tức là chỉ trong
một ngành công nghiệp - nhưng không bao giờ cả. Cách thông thường để thu được hiệu quả điều trị là do
ước lượng hiệu quả điều trị dự kiến?
? ? ? ?