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X와 y는 각각 설명변수와 종속변수를 나타낸다. 시차의 선택기준에 대한 지배적인 의견은 없으므로 AIC, 평균값을 제거한 종속변수와 설명변수의 관측값이다.1 기준)을 부록에 첨부하였다. 위에 언급한 패널FMOLS 프로그램(GAUSS V3. 자료의 입력은 다음과 같이 유지한. , 식(5)와 식(6)의 검정통계량을 계산하여 인쇄한다. 마지막으로 FMOLS 추정치와 공분산행렬을 구한다.dat으로 되어있다면 (1-3～1-6)을 load y[t,wp 자료 (파일첨부). 데이터가 ASCII형태로 각각 y.txt로 지정되어 있으므로 원하는 위치에 원하는 파일이름으로 수정한다(1-1). 설명변수는 횡단면별로 k개씩 있으며 각 횡단면별 관측치는 T개이고, 혹은 자동선택방법(Andrews and Mohanan, BIC, 즉,n]=y..zip 패널 FMOLS의 추정과 가설검정  ......

 

 

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패널 FMOLS의 추정과 가설검정 Report

 

패널 FMOLS의 추정과 가설검정.hwp 자료 (파일첨부).zip

 

 

패널 FMOLS의 추정과 가설검정

 

위에 언급한 패널FMOLS 프로그램(GAUSS V3.1 기준)을 부록에 첨부하였다. 프로그램은 식(3)의 FMOLS추정량, 식(5)와 식(6...

 

위에 언급한 패널FMOLS 프로그램(GAUSS V3.1 기준)을 부록에 첨부하였다. 프로그램은 식(3)의 FMOLS추정량, 식(5)와 식(6)의 검정통계량을 계산하여 인쇄한다. 여기에서는 사용자가 수정해야 되는 사항에 대하여 간략하게 설명하기로 한다.. 아래 ( )안의 숫자는 부록 프로그램의 참고번호임

 

프로그램을 사용하기 위한 1단계로 실행결과를 저장할 ASCII 파일의 이름을 설정한다. 현재 작업디렉토리의 test.txt로 지정되어 있으므로 원하는 위치에 원하는 파일이름으로 수정한다(1-1).

자료의 입력은 다음과 같이 유지한다.

,

즉, 각 횡단면별로 나란히 자료를 진열하되, X와 y는 각각 설명변수와 종속변수를 나타낸다. 설명변수는 횡단면별로 k개씩 있으며 각 횡단면별 관측치는 T개이고, 횡단면의 개수는 N이다(1-2). 따라서 본 프로그램은 균형패널을 상정한다. 현재 임의로 자료를 생성하게 되어 있으므로 적절하게 수정한다. 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.

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. 시차의 선택기준에 대한 지배적인 의견은 없으므로 AIC, BIC, 혹은 자동선택방법(Andrews and Mohanan, 1992)을 이용할 수 있을 것이다.

2단계에서는 FMOLS추정치를 구한다. 먼저 초기 추정량을 구한다. 산출된 변수는 {beta_ols, res, Ydm, Xdm} 순서대로 모수의 추정량, 잔차, 평균값을 제거한 종속변수와 설명변수의 관측값이다. 다음으로 각 횡단면별 잔차항과 설명변수의 차분값을 이용하여 장기분산행렬을 구하고, 모형의 변형을 위해 필요한 중간값을 구한다. 여기에서 산출된 것은 바로 FMOLS를 계산하도록 투입된다. 마지막으로 FMOLS 추정치와 공분산행렬을 구한다.

 

 

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