Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "panel cointegration approach" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Empirical analysis of the environmental Kuznets curve for economic growth and CO2 emissions in North African countries
Analiza empiryczna środowiskowej krzywej Kuznetsa wzrostu gospodarczego i emisji CO2 w krajach Afryki Północnej
Autorzy:
Touitou, Mohammed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1195950.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
CO2 emissions
economic growth
environment
panel cointegration approach
emisje CO2
wzrost gospodarczy
środowisko
podejście kointegracji paneli
Opis:
This study aimed at examining the relation between economic growth and carbon dioxide (CO2) emissions in North African countries in the period 2000-2018. To prove this, the author applied the OLS method of the two variables describing the Environmental Kuznets Curve: GDP per capita and CO2. The results show that GDP per capita reflects the influence of changes in the level of income on environmental pollution in five of the seven countries surveyed.
Celem pracy było zbadanie związku między wzrostem gospodarczym a emisją dwutlenku węgla (CO2) w krajach Afryki Północnej w latach 2000-2018. Aby to udowodnić, autor zastosował metodę OLS dwóch zmiennych opisujących środowiskową krzywą Kuznetsa: PKB per capita i CO2. Wyniki pokazują, że PKB per capita odzwierciedla wpływ zmian poziomu dochodów na zanieczyszczenie środowiska w pięciu z siedmiu badanych krajów.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2021, 25, 2; 67-77
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Canonical Correlation Analysis in Panel Vector Error Correction Model. Performance Comparison
Autorzy:
Kębłowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076457.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
canonical correlation analysis
cointegration
panel VEC model
LCCA
Box-Tiao approach
Opis:
Small sample properties of unrestricted and restricted canonical correlation estimators of cointegrating vectors for panel vector autoregressive process are considered when the cross-sectional dependencies occur in the process generating nonstationary panel data. It is shown that the unrestricted Box-Tiao estimator is slightly outperformed by the unrestricted Johansen estimator if the dynamic properties of the underlying process are correctly specified. The comparison of performance of the restricted canonical correlation estimator of cointegrating vectors for the panel VAR and for the classical VAR applied independently for each cross-section reveals that the latter performs better in small samples when the cross-sectional dependence is limited to the error terms correlations, even though it is inefficient in the limit, but it falls short in comparison to the former when there are cross-sectional dependencies in the short-run dynamics and/or in the long-run adjustments
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2016, 4; 203-217
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza Monte Carlo własności testów kointegracji dla panelowego procesu var z międzyprzekrojowymi wektorami kointegrującymi
Monte Carlo comparison of LCCA- and ML-based cointegration tests for panel var process with cross-sectional cointegrating vectors
Autorzy:
Kębłowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/964888.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
międzyprzekrojowe wektory kointegrujące
analiza korelacji kanonicznej
testy kointegracji
panelowy model VAR
procedura Boxa i Tiao
cross-sectional cointegrating vectors
canonical correlation analysis
cointegration tests
panel var model
box and tiao approach
Opis:
Small-sample properties of bootstrap cointegration rank tests for unrestricted panel VAR process are considered when long-run cross-sectional dependencies occur. It is shown that the bootstrap cointegration rank tests for the panel VAR model based on levels canonical correlation analysis are oversized, whereas the bootstrap cointegration rank tests based on maximum likelihood framework are undersized. Moreover, the former tests are in general outperformed by the latter in terms of performance. The results of the investigation indicate that the ML-based bootstrap cointegration rank tests perform well in small samples for small-sized panel VAR models with a few cross-sections.
W artykule przedstawiono wyniki badania własności bootstrapowych testów kointegracji dla panelowego procesu VAR z międzyprzekrojowymi wektorami kointegrującymi. Wyniki badania wskazują, że bootstrapowe testy kointegracji dla modelu PVAR, które oparte są na analizie korelacji kanonicznej poziomów, cechują się przeszacowaniem rozmiaru testu, z kolei bootstrapowe testy kointegracji dla modelu PVAR wywiedzione z metody największej wiarygodności charakteryzują się zwykle niedoszacowaniem rozmiaru testu. Wykazano również, że bootstrapowe testy kointegracji dla modelu PVAR wywiedzione z metody największej wiarygodności cechują się zwykle lepszymi własnościami ze względu na moc testu. Wyniki badania wskazują, że własności bootstrapowych testów kointegracji dla modelu PVAR wywiedzionych z metody największej wiarygodności cechują się satysfakcjonującymi własnościami małopróbkowymi dla małowymiarowych modeli PVAR z ograniczoną liczbą przekroi.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2018, 65, 2; 173-182
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies