.The applicability of the estimatio

.The applicability of the estimation methodology has often seen in the light of data availability. Due to the short time span, the number of feasible estimation methods is limited. Therefore, we have used single-equation based cointegration approach (Engle-Granger two-step procedure) to estimate the model. The performance of all estimated equations will then be evaluated using mean absolute percentage error (MAPE) and Theil’s inequality coefficient ( U) and slight misspecification will be tolerated if the forecasting ability of the equations is good. It is well documented in the recent literature that most of the macroeconomic time series displays a non-stationary behaviour. If two series have unit root processes then ordinary least squares (OLS) method gives spurious results even though the estimated coefficients are highly significant [Granger and Newbold (1974) and Phillips (1986)]. Engle and Granger (1987) suggest the estimation of cointegration relationship in the first step with static OLS method. The resulting residuals are then tested for stationarity. If they are found to be stationary then in the second step one can estimate error-correction model as long-run equilibrium relationship. According to the Granger (1986) representation theorem, the existence of linear cointegration relationship can be represented as an error correction model (ECM). The advantage of ECM is that the long-run and short-run properties can be estimated jointly and it makes possible to examine the direction of long-run and short-run causality. Therefore, we use ECM to represent the dynamic behaviour of the variables under consideration in the following way:

Kết quả (Việt) 1:

. Các ứng dụng của phương pháp ước tính thường thấy trong ánh sáng của dữ liệu sẵn có. Do khoảng thời gian ngắn, số lượng các phương pháp ước tính khả thi là giới hạn. Vì vậy, chúng tôi đã sử dụng cách tiếp cận duy nhất-phương trình dựa cointegration (Engle Granger hai bước thủ tục) để ước lượng mô hình. Hiệu suất của tất cả ước tính các phương trình sau đó sẽ được đánh giá bằng cách sử dụng có nghĩa là tuyệt đối tỷ lệ phần trăm lỗi (MAPE) và hệ số bất bình đẳng của Theil (U) và nhẹ misspecification sẽ được dung thứ nếu khả năng dự báo của các phương trình là tốt. Nó cũng được ghi nhận trong các tài liệu tại mà phần lớn thời gian kinh tế vĩ mô, series sẽ hiển thị một hành vi không văn phòng phẩm. Nếu hai loạt có đơn vị gốc quy trình sau đó bình thường tối thiểu (OLS) phương pháp cho giả mạo kết quả ngay cả khi các hệ số ước tính là rất quan trọng [Granger Newbold (1974) và Phillips (1986)]. Engle và Granger (1987) đề nghị dự toán cointegration mối quan hệ trong bước đầu tiên với phương pháp OLS tĩnh. Dư kết quả sau đó được thử nghiệm cho stationarity. Nếu họ được tìm thấy là văn phòng phẩm sau đó trong thứ hai bước một có thể ước lượng mô hình sửa lỗi như mối quan hệ cân bằng dài hạn. Theo định lý (1986) đại diện của Granger là, sự tồn tại của mối quan hệ tuyến tính cointegration có thể được biểu diễn như là một mô hình chỉnh sửa lỗi (ECM). Lợi thế của ECM là các tài sản dài hạn và ngắn-chạy có thể được ước tính khoảng cùng và nó làm cho có thể kiểm tra hướng của nhân quả lâu dài và ngắn-chạy. Vì vậy, chúng tôi sử dụng ECM để đại diện cho các hành vi động của các yếu tố đang được xem xét trong cách sau đây:

Kết quả (Việt) 2:

.Công Năng áp dụng các phương pháp dự toán đã thường nhìn thấy trong ánh sáng của dữ liệu sẵn có. Do khoảng thời gian ngắn, số lượng các phương pháp ước lượng khả thi là hạn chế. Do đó, chúng tôi đã sử dụng đơn phương trình dựa trên cách tiếp cận cùng hội nhập (Engle-Granger quy trình hai bước) để ước lượng mô hình. Hiệu suất của tất cả các phương trình ước tính sau đó sẽ được đánh giá theo tỷ lệ phần trăm trung bình lỗi tuyệt đối (MAPE) và hệ số bất bình đẳng Theil của (U) và thông số sai lệch nhẹ sẽ được tha thứ nếu khả năng dự báo của các phương trình là tốt. Nó cũng là tài liệu trong các tài liệu gần đây nhất của chuỗi thời gian kinh tế vĩ mô sẽ hiển thị một hành vi không đứng yên. Nếu hai series có các quy trình gốc đơn vị sau đó bình phương tối thiểu thông thường (OLS) phương pháp cho kết quả giả mạo mặc dù các hệ số ước tính là rất quan trọng [Granger và Newbold (1974) và Phillips (1986)]. Engle và Granger (1987) cho thấy việc ước lượng mối quan hệ cùng hội nhập trong bước đầu tiên với phương pháp OLS tĩnh. Các dư kết quả sau đó kiểm tra tính dừng. Nếu chúng được tìm thấy là tĩnh sau đó trong bước thứ hai người ta có thể ước lượng mô hình sửa sai mối quan hệ cân bằng như dài hạn. Theo định lý biểu diễn Granger (1986), sự tồn tại của mối quan hệ cùng hội nhập tuyến tính có thể được biểu diễn như là một mô hình sửa lỗi (ECM). Ưu điểm của ECM là dài hạn và tài sản ngắn hạn có thể được ước tính chung và nó làm cho có thể kiểm tra theo hướng dài hạn và ngắn hạn quan hệ nhân quả. Do đó, chúng tôi sử dụng ECM để đại diện cho hành vi động của các biến được xem xét trong các cách sau: