패널 FMOLS의 추정과 가설검정
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다음으로 각 횡단면별 잔차항과 說明(설명) 변수의 차분값을 이용하여 장기분산행렬을 구하고, 모형의 변형을 위해 필요한 중간값을 구한다.. 아래 ( )안의 숫자는 부록 program의 참고번호임
program을 사용하기 위한 1단계로 실행결과를 저장할 ASCII 파일의 이름을 설정한다. program은 식(3)의 FMOLS추정량, 식(5)와 식(6)의 검정통계량을 계산하여 인쇄한다. 여기에서 산출…(투비컨티뉴드 )
위에 언급한 패널FMOLS 프로그램(GAUSS V3.1 기준)을 부록에 첨부하였다. 산출된 변수는 {beta_ols, res, Ydm, Xdm} 순서대로 모수의 추정량, 잔차, 평균(average)값을 제거한 종속변수와 說明(설명) 변수의 관측값이다. 데이터가 ASCII형태로 각각 y.dat, x.dat으로 되어있다면 (1-3～1-6)을 load y[t,n]=y.dat; load x[t,n]=x.dat;과 같이 대체한다. 프로그램은 식(3)의 FMOLS추정량, 식(5)와 식(6... , 패널 FMOLS의 추정과 가설검정기타레포트 ,
다. 여기에서는 사용자가 수정해야 되는 사항에 대하여 간략하게 說明(설명) 하기로 한다. 현재 임의로 data(資料)를 생성하게 되어 있으므로 적절하게 수정한다.
2단계에서는 FMOLS추정치를 구한다. 프로그램은 식(3)의 FMOLS추정량, 식(5)와 식(6...
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위에 언급한 패널FMOLS 프로그램(GAUSS V3.1 기준)을 부록에 첨부하였다. 시차의 선택기준에 대한 지배적인 견해 은 없으므로 AIC, BIC, 혹은 자동선택방법(Andrews and Mohanan, 1992)을 이용할 수 있을 것이다.
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즉, 각 횡단면별로 나란히 data(資料)를 진열하되, X와 y는 각각 說明(설명) 변수와 종속변수를 나타낸다.
장기분산을 계산하기 위한 시차의 길이를 lag_p라는 변수를 이용하여 설정한다(1-7). 현재 4로 되어 있으나 시차의 길이를 선택하는 기준은 여러 가지 방법이 있으므로 적합한 기준을 적용하면 될 것이다. 먼저 초기 추정량을 구한다. 說明(설명) 변수는 횡단면별로 k개씩 있으며 각 횡단면별 관측치는 T개이고, 횡단면의 개수는 N이다(1-2). 따라서 본 program은 균형패널을 상정한다. 위에 언급한 패널FMOLS program(GAUSS V3.1 기준)을 부록에 첨부하였다. 현재 작업디렉토리의 test.txt로 지정되어 있으므로 원하는 위치에 원하는 파일이름으로 수정한다(1-1).
data(資料)의 입력은 다음과 같이 유지한다.