The orthogonality restrictions desc

The orthogonality restrictions described in Eqs. (3)–(5) provide
the underpinnings of the one-step GMM estimation, which produces,
under the assumption of independent and homoscedastic
residuals (both cross sectional and over time), consistent parameter
estimates. The two-step GMM estimator (Arellano and Bond,
1991), which utilizes the estimated residuals in order to construct
a consistent variance–covariance matrix of the moment conditions,
18 may impose a downward (upward) bias in standard errors
(t-statistics) due to its dependence on the estimated residuals. This
may lead to unreliable asymptotic statistical inference (Bond,
2002; Bond and Windmeijer, 2002; Windmeijer, 2005), especially
in data samples with relatively small cross section dimension (see
Arellano and Bond, 1991; Blundell and Bond, 1998).
We test the overall validity of the instruments by implementing
the Sargan specification test, which, under the null hypothesis of
valid moment conditions, is asymptotically distributed as chisquare
(Arellano and Bond, 1991; Arellano and Bover, 1995; Blundell
and Bond, 1998). Furthermore, we assess the fundamental
assumption of serially uncorrelated errors, eit, by testing the
hypothesis that Deit are not second order autocorrelated. Rejection
of the null hypothesis of no second order autocorrelation of the differenced
errors implies serial correlation for the level error term
and thus inconsistency of the GMM estimates.

Kết quả (Việt) 1:

Orthogonality hạn chế được mô tả trong Eqs. (3)–(5) cung cấpnền tảng của dự toán GMM One-bước, sản xuất,theo các giả định của độc lập và homoscedasticdư (cả hai vượt qua thời gian cắt và hơn), thông số phù hợpước tính. Công cụ ước tính GMM hai bước (Arellano và Bond,năm 1991), mà sử dụng ước tính dư để xây dựngmột ma trận thống nhất phương sai-hiệp phương sai của các điều kiện thời điểm,18 có thể áp đặt một đi xuống (trở lên) thiên vị trong lỗi chuẩn(thống kê t) do sự phụ thuộc vào dư ước tính. Điều nàycó thể dẫn đến không đáng tin cậy suy luận thống kê tiệm cận (Bond,năm 2002; Trái phiếu và Windmeijer, 2002; Windmeijer, 2005), đặc biệt làtrong các mẫu dữ liệu với kích thước tương đối nhỏ cắt ngang (xemArellano và Bond, năm 1991; Blundell và trái phiếu, 1998).Chúng tôi kiểm tra hiệu lực tổng thể của các công cụ bằng cách thực hiệnđặc điểm kỹ thuật của Sargan kiểm tra, trong đó, theo giả thuyết nullthời điểm hợp lệ tiết, tiệm cận được phân bố như chisquare(Arellano và Bond, năm 1991; Arellano và Bover, năm 1995; Blundellvà trái phiếu, 1998). Hơn nữa, chúng tôi đánh giá cơ bảngiả định của serially không lỗi, eit, bằng cách kiểm tra cácgiả thuyết rằng Deit không phải thứ hai ra lệnh autocorrelated. Từ chốigiả thuyết null không thứ hai đặt hàng autocorrelation của người sửlỗi ngụ ý nối tiếp tương quan với nhiệm kỳ cấp lỗivà do đó không thống nhất của GMM ước tính.

Kết quả (Việt) 2:

Các hạn chế trực giao được mô tả trong EQS. (3) - (5) cung cấp
nền tảng của việc lập dự toán GMM một bước, trong đó sản xuất,
theo giả định độc lập và homoscedastic
dư (cả chéo cắt và thời gian), tham số phù hợp
dự toán. Các GMM ước lượng hai bước (Arellano và Bond,
1991), trong đó sử dụng các phần dư ước tính để xây dựng
một ma trận phương sai-hiệp biến phù hợp trong các điều kiện thời điểm,
18 có thể áp đặt một (trở lên) xu hướng giảm trong sai số chuẩn
(t-thống kê ) do sự phụ thuộc vào các phần dư ước tính. Điều này
có thể dẫn đến suy luận thống kê tiệm cận không đáng tin cậy (Bond,
2002; Bond và Windmeijer, 2002; Windmeijer, 2005), đặc biệt là
trong các mẫu dữ liệu với tương đối nhỏ kích thước mặt cắt ngang (xem
Arellano và Bond, 1991; Blundell và Bond, 1998).
Chúng tôi kiểm tra tính hợp lệ chung của các nhạc cụ bằng cách thực hiện
các bài kiểm tra đặc điểm kỹ thuật Sargan, trong đó, theo giả thuyết của
điều kiện thời điểm hợp lệ, được tiệm phân phối như chisquare
(Arellano và Bond, 1991; Arellano và Bover, 1995; Blundell
và Bond, 1998). Hơn nữa, chúng tôi đánh giá cơ bản
giả định về sai nối tiếp không tương quan, thuế TNDN, bằng cách kiểm tra
giả thuyết rằng Deit không tự thứ hai autocorrelated. Từ chối
các giả thuyết không có tự tương tự thứ hai của differenced
lỗi ngụ ý sự tương quan nối tiếp cho các lỗi hạn mức
và do đó không thống nhất của dự toán GMM.