应用计量经济学的进步

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这个特殊问题的目的是召集一些贡献主要两个字段:时间序列分析和评估技术效率低下。应用计量经济学的领域是很重要的,因为他们近年来吸引了很多的利益。在时间序列分析中,分析侧重于季节性ARIMA模型和GQARCH-M模型。效率的评估提供了一个审查和处理的一篇论文估计前沿模型与固定效果。此外,特殊问题包括一篇关于面板单元支持测试和一篇关于非参数估计的治疗效果。

在“最近的一些进展效率测量随机前沿模型s . c . Kumbhakar和e . g . Tsionas解决的一些最新发展效率测量使用随机前沿(SF)模型在某些选定的区域。以下三个问题进行了较为详细的试验研究。首先,科幻估计模型与input-oriented技术效率。第二,估计潜在的类模型,以解决技术异质性以及经济行为的异质性。最后,科幻模型使用本地最大似然估计方法。估计这些模型在过去被认为是太难了。作者关注近年来进步所做的模型来估计这些所谓的困难。他们补充一些其他领域的发展。读者建议咨询格林(2008)对随机前沿模型的全面审查。

g . Emvalomatis et al .,在他们的论文中“随机前沿模型和固定效应估计通过蒙特卡罗最大似然”,提出一个程序选择合适的密度为集成附带参数似然函数的上下文。更新使用的密度是基于先验信息从数据和健壮的可能相关的类属特异性的常数项与解释变量。蒙特卡洛的实验是在特定上下文中执行随机前沿模型检查和比较的抽样性质提出了估计量与随机效应和随机效应估计相关。估计量是无偏的结果表明,即使在短板。应用程序一个越野的面板的欧盟制造业提出了。提出了估计量生产效率得分的分布表明这些行业是高效的,而其它估计显示更穷的性能。

在“非参数估计吃和QTE:应用分位数的图形分析,“g . v . Montes-Rojas构造非参数估计和分位数平均治疗效果使用分位数的图形分析,识别假设下选择治疗是基于可观测的特点。该方法有两个步骤:首先,倾向分数估计,第二,一个阻塞估计过程使用这个估计是用于计算治疗效果。在这两种情况下,估计是被证明是一致的。蒙特卡罗结果显示一个更好的性能比其他基于倾向评分程序。这些估计应用于工作的训练数据集。

在“估计和属性的时变GQARCH (1,1) - m模型”,美国Anyfantaki和a .演示轮廓的问题引起的时变GARCH-M模型和建议采用马尔可夫链蒙特卡罗算法,允许一个经典的计算通过模拟EM算法或模拟的贝叶斯估计解决方案仅在O (T)的计算操作,其中T是样本的大小。的理论动态属性时变GQARCH (1,1) - m。他们讨论和应用建议的贝叶斯估计三个主要股票市场。

在“CSS和两步SARFIMA模型中参数估计的方法、“大肠Egrioglu等人关注分析季节性自回归略微集成移动平均(SARFIMA)模型。两种方法,有条件的平方和(CSS)和两步方法引入了霍斯金表示:(1984),提出了估算SARFIMA模型的参数。然而,在文献中没有进行模拟研究。因此,尚不清楚这些方法如何在不同参数设置和样本大小SARFIMA模型。本研究的目的是指由模拟研究这些方法的行为。根据仿真的结果,不同参数设置下两种方法的优缺点,讨论了样本大小通过比较均方根误差(RMSE)通过CSS和两步方法。的结果比较,发现CSS方法产生更好的结果比那些来自两步方法。

在“面板单位根测试通过结合相关的 价值观:比较研究盛,“x和j·杨进行系统性的比较四种常用的性能价值组合方法应用于面板单位根测试:最初的费舍尔测试,修改后的逆正常方法,西梅斯的产品测试和修改后的截断方法(TPM)。截下的仿真结果表明,依赖,最初的费舍尔测试是严重的,但其他三个测试表现出良好的大小属性。Sims测试是强大当总证据反对联合零假设是集中在一个或少数几个测试的结合,但是修改后的逆正常方法和修改TPM证据联合空时具有良好的性能分布在超过一小部分的面板单位。的差异是通过一个实证的例子进一步说明测试购买力平价使用面板的经合组织季度实际汇率。

Efthymios g . Tsionas
威廉•格林
Kajal Lahiri

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