709 resultados para Cross-sectional dependence


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In this paper, we extend the heterogeneous panel data stationarity test of Hadri [Econometrics Journal, Vol. 3 (2000) pp. 148–161] to the cases where breaks are taken into account. Four models with different patterns of breaks under the null hypothesis are specified. Two of the models have been already proposed by Carrion-i-Silvestre et al.[Econometrics Journal,Vol. 8 (2005) pp. 159–175]. The moments of the statistics corresponding to the four models are derived in closed form via characteristic functions.We also provide the exact moments of a modified statistic that do not asymptotically depend on the location of the break point under the null hypothesis. The cases where the break point is unknown are also considered. For the model with breaks in the level and no time trend and for the model with breaks in the level and in the time trend, Carrion-i-Silvestre et al. [Econometrics Journal, Vol. 8 (2005) pp. 159–175]showed that the number of breaks and their positions may be allowed to differ acrossindividuals for cases with known and unknown breaks. Their results can easily be extended to the proposed modified statistic. The asymptotic distributions of all the statistics proposed are derived under the null hypothesis and are shown to be normally distributed. We show by simulations that our suggested tests have in general good performance in finite samples except the modified test. In an empirical application to the consumer prices of 22 OECD countries during the period from 1953 to 2003, we found evidence of stationarity once a structural break and cross-sectional dependence are accommodated.

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In this paper, we test the Prebish-Singer (PS) hypothesis, which states that real commodity prices decline in the long run, using two recent powerful panel data stationarity tests accounting for cross-sectional dependence and a structural break. We find that the hypothesis cannot be rejected for most commodities other than oil.

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Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.

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Le but de cette thèse est d étendre la théorie du bootstrap aux modèles de données de panel. Les données de panel s obtiennent en observant plusieurs unités statistiques sur plusieurs périodes de temps. Leur double dimension individuelle et temporelle permet de contrôler l 'hétérogénéité non observable entre individus et entre les périodes de temps et donc de faire des études plus riches que les séries chronologiques ou les données en coupe instantanée. L 'avantage du bootstrap est de permettre d obtenir une inférence plus précise que celle avec la théorie asymptotique classique ou une inférence impossible en cas de paramètre de nuisance. La méthode consiste à tirer des échantillons aléatoires qui ressemblent le plus possible à l échantillon d analyse. L 'objet statitstique d intérêt est estimé sur chacun de ses échantillons aléatoires et on utilise l ensemble des valeurs estimées pour faire de l inférence. Il existe dans la littérature certaines application du bootstrap aux données de panels sans justi cation théorique rigoureuse ou sous de fortes hypothèses. Cette thèse propose une méthode de bootstrap plus appropriée aux données de panels. Les trois chapitres analysent sa validité et son application. Le premier chapitre postule un modèle simple avec un seul paramètre et s 'attaque aux propriétés théoriques de l estimateur de la moyenne. Nous montrons que le double rééchantillonnage que nous proposons et qui tient compte à la fois de la dimension individuelle et la dimension temporelle est valide avec ces modèles. Le rééchantillonnage seulement dans la dimension individuelle n est pas valide en présence d hétérogénéité temporelle. Le ré-échantillonnage dans la dimension temporelle n est pas valide en présence d'hétérogénéité individuelle. Le deuxième chapitre étend le précédent au modèle panel de régression. linéaire. Trois types de régresseurs sont considérés : les caractéristiques individuelles, les caractéristiques temporelles et les régresseurs qui évoluent dans le temps et par individu. En utilisant un modèle à erreurs composées doubles, l'estimateur des moindres carrés ordinaires et la méthode de bootstrap des résidus, on montre que le rééchantillonnage dans la seule dimension individuelle est valide pour l'inférence sur les coe¢ cients associés aux régresseurs qui changent uniquement par individu. Le rééchantillonnage dans la dimen- sion temporelle est valide seulement pour le sous vecteur des paramètres associés aux régresseurs qui évoluent uniquement dans le temps. Le double rééchantillonnage est quand à lui est valide pour faire de l inférence pour tout le vecteur des paramètres. Le troisième chapitre re-examine l exercice de l estimateur de différence en di¤érence de Bertrand, Duflo et Mullainathan (2004). Cet estimateur est couramment utilisé dans la littérature pour évaluer l impact de certaines poli- tiques publiques. L exercice empirique utilise des données de panel provenant du Current Population Survey sur le salaire des femmes dans les 50 états des Etats-Unis d Amérique de 1979 à 1999. Des variables de pseudo-interventions publiques au niveau des états sont générées et on s attend à ce que les tests arrivent à la conclusion qu il n y a pas d e¤et de ces politiques placebos sur le salaire des femmes. Bertrand, Du o et Mullainathan (2004) montre que la non-prise en compte de l hétérogénéité et de la dépendance temporelle entraîne d importantes distorsions de niveau de test lorsqu'on évalue l'impact de politiques publiques en utilisant des données de panel. Une des solutions préconisées est d utiliser la méthode de bootstrap. La méthode de double ré-échantillonnage développée dans cette thèse permet de corriger le problème de niveau de test et donc d'évaluer correctement l'impact des politiques publiques.

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Este documento examina la hipótesis de sostenibilidad fiscal para 8 países de Latinoamérica. A partir de un modelo de datos panel, se determina si los ingresos y gasto primario de los Gobiernos entre 1960 - 2009 están cointegrados, es decir, si son sostenibles a largo plazo. Para esto, se utilizaron pruebas de raíz unitaria y cointegración de segunda generación con datos panel macroeconómicos, lo que permite tener en cuenta la dependencia cruzada entre los países, así como los posibles quiebres estructurales en la relación que estén determinados de manera endógena; en particular, se usan la prueba de estacionariedad de Hadri y Rao (2008) y la prueba de cointegración de Westerlund (2006). Como resultado del análisis se encontró evidencia empírica de que en el período bajo estudio el déficit primario en los 8 países latinoamericanos es sostenible pero en sentido débil.

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This paper applies stationarity tests to examine evidence of market integration for a relatively large sample of food products in Colombia. We Önd little support for market integration when using the univariate KPSS tests for stationarity. However, within a panel context and after allowing for cross sectional dependence, the Hadri tests provide much more evidence supporting the view that food markets are integrated or, in other words, that the law of one price holds for most products.

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This paper studies the impact of exogenous and endogenous shocks (exogenous shock is used interchangeably with external shock; endogenous shock is used interchangeably with domestic shock) on output fluctuations in post-communist countries during the 2000s. The first part presents the analytical framework and formulates a research hypothesis. The second part presents vector autoregressive estimation and analysis model proposed by Pesaran (2004) and Pesaran and Smith (2006) that relates bank real lending, the cyclical component of output and spreads and accounts for cross-sectional dependence (CD) across the countries. Impulse response functions show that exogenous positive shock lead to a drop in output sustainability for 9 over 12 Central Eastern European countries and Russia, when the endogenous shock is mild and ambiguous. Moreover, the effect of exogenous shock is more significant during the crises. Variance decompositions show that exogenous shock in the aftermath of crisis had a substantial impact on economic activity of emerging economies.

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Research that seeks to estimate the effects of fiscal policies on economic growth has ignored the role of public debt in this relationship. This study proposes a theoretical model of endogenous growth, which demonstrates that the level of the public debt-to-gross domestic product (GDP) ratio should negatively impact the effect of fiscal policy on growth. This occurs because government indebtedness extracts part of the savings of the young to pay interest on the debts of the older generation, who are no longer saving. Therefore, the payment of debt interest assumes an allocation exchange role between generations that is similar to a pay-as-you-go pension system, which results in changes in the savings rate of the economy. The major conclusions of the theoretical model were tested using an econometric model to provide evidence for the validity of this conclusion. Our empirical analysis controls for timeinvariant, country-specific heterogeneity in the growth rates. We also address endogeneity issues and allow for heterogeneity across countries in the model parameters and for cross-sectional dependence.

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Aims: To determine the reliability and validity of the Severity of Dependence Scale (SDS) for detecting cannabis dependence in a large sample of in-patients with a schizophrenia spectrum disorder. Design: Cross-sectional study. Participants: Participants were 153 in-patients with a schizophrenia spectrum disorder in Brisbane, Australia. Measurements: Participants were administered the SDS for cannabis dependence in the past 12 months. The presence of Diagnostic and Statistical Manual Version-IV (DSM-IV) cannabis dependence in the previous 12 months was assessed using the Comprehensive International Diagnostic Interview (CIDI). Findings: The SDS had high levels of internal consistency and strong construct and concurrent validity. Individuals with a score of ≥2 on the SDS were nearly 30 times more likely to have DSM-IV cannabis dependence. The SDS was the strongest predictor of DSM-IV cannabis dependence after controlling for other predictor variables. Conclusions: The SDS is a brief, valid and reliable screen for cannabis dependence among people with psychosis

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In the present paper, the size and strain rate effects on ultra-thin < 100 >/{100} Cu nanowires at an initial temperature of 10 K have been discussed. Extensive molecular dynamics (MD) simulations have been performed using Embedded atom method (EAM) to investigate the structural behaviours and properties under high strain rate. Velocity-Verlet algorithm has been used to solve the equation of motions. Two different thermal loading cases have been considered: (i) Isothermal loading, in which Nose-Hoover thermostat is used to maintain the constant system temperature, and (ii) Adiabatic loading, i.e., without any thermostat. Five different wire cross-sections were considered ranging from 0.723 x 0.723 nm(2) to 2.169 x 2.169 nm(2) The strain rates used in the present study were 1 x 10(9) s(-1), 1 x 10(8) s(-1), and 1 x 10(7) s(-1). The effect of strain rate on the mechanical properties of copper nanowires was analysed, which shows that elastic properties are independent of thermal loading for a given strain rate and cross-sectional dimension of nanowire. It showed a decreasing yield stress and yield strain with decreasing strain rate for a given cross- section. Also, a decreasing yield stress and increasing yield strain were observed for a given strain rate with increasing cross-sectional area. Elastic modulus was found to be similar to 100 GPa, which was independent of processing temperature, strain rate, and size for a given initial temperature. Reorientation of < 100 >/{100} square cross-sectional copper nanowire into a series of stable ultra-thin Pentagon copper nanobridge structures with dia of similar to 1 nm at 10 K was observed under high strain rate tensile loading. The effect of isothermal and adiabatic loading on the formation of such pentagonal nanobridge structure has been discussed.

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Epitaxial BaTiO3 films and epitaxial BaTiO3/SrTiO3 multilayers were grown by pulsed laser deposition on vicinal surfaces of (001)-oriented Nb-doped SrTiO3 (SrTiO3:Nb) single-crystal substrates. Atomic force microscopy was used to investigate the surface topography of the deposited films. The morphology of the films, of the BaTiO3/SrTiO3 interfaces, and of the column boundaries was investigated by cross-sectional high-resolution transmission electron microscopy. Measurements of the dielectric properties were performed by comparing BaTiO3 films and BaTiO3/SrTiO3 multilayers of different numbers of individual layers, but equal overall thickness. The dielectric loss saturates for a thickness above 300 nm and linearly decreases with decreasing film thickness below a thickness of 75 nm. At the same thickness of 75 nm, the thickness dependence of the dielectric constant also exhibits a change in the linear slope both for BaTiO3 films and BaTiO3/SrTiO3 multilayers. This behaviour is explained by the change observed in the grain morphology at a thickness of 75 nm. For the thickness dependence of the dielectric constant, two phenomenological models are considered, viz. a 'series-capacitor' model and a 'dead-layer' model.

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INTRODUCTION: Several studies have shown an increased risk of type 2 diabetes among smokers. Therefore, the aim of this analysis was to assess the relationship between smoking, cumulative smoking exposure and nicotine dependence with pre-diabetes. METHODS: We performed a cross-sectional analysis of healthy adults aged 25-41 in the Principality of Liechtenstein. Individuals with known diabetes, Body Mass Index (BMI) >35 kg/m² and prevalent cardiovascular disease were excluded. Smoking behaviour was assessed by self-report. Pre-diabetes was defined as glycosylated haemoglobin between 5.7% and 6.4%. Multivariable logistic regression models were done. RESULTS: Of the 2142 participants (median age 37 years), 499 (23.3%) had pre-diabetes. There were 1,168 (55%) never smokers, 503 (23%) past smokers and 471 (22%) current smokers, with a prevalence of pre-diabetes of 21.2%, 20.9% and 31.2%, respectively (p <0.0001). In multivariable regression models, current smokers had an odds ratio (OR) of pre-diabetes of 1.82 (95% confidential interval (CI) 1.39; 2.38, p <0.0001). Individuals with a smoking exposure of <5, 5-10 and >10 pack-years had an OR (95% CI) for pre-diabetes of 1.34 (0.90; 2.00), 1.80 (1.07; 3.01) and 2.51 (1.80; 3.59) (p linear trend <0.0001) compared with never smokers. A Fagerström score of 2, 3-5 and >5 among current smokers was associated with an OR (95% CI) for pre-diabetes of 1.27 (0.89; 1.82), 2.15 (1.48; 3.13) and 3.35 (1.73; 6.48) (p linear trend <0.0001). DISCUSSION: Smoking is strongly associated with pre-diabetes in young adults with a low burden of smoking exposure. Nicotine dependence could be a potential mechanism of this relationship.

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Background: Depression and anxiety are psychiatric disorders that are related to tobacco use and associated with dependence, the process of cessation, lapses and relapses after quitting smoking. Objective: To analyze the association of nicotine dependence with the level of anxiety and depression in patients who are in the process of smoking cessation. Methods: Cross-sectional study conducted with patients who sought the smoking cessation program in Cuiabá/MT. All the smokers enrolled from May to August 2012, participated in this study. Four instruments were applied: Socio-demographic Questionnaire, Fagerstrom test, Beck Anxiety Inventory and Beck Depression Inventory. Following bivariate analysis, using the crude prevalence ratio, with level of significance lower than 5% (p < 0.05), having as variable outcome the nicotine dependence >= 5 (Fagerstrom). The associations with p < 0.20 were selected for robust Multiple Poisson Regression (RPa). Results: Associations of Fagerstrom >= 5 with the male sex (RP = 1.15 CI 95% 1.03-1.28); number of cigarettes/day (RP = 1,33; CI 95% 1.19-1.48); and moderate/severe level of depression (RP = 1.15; CI 95% 1.04-1.28) were found. In the final model (RPa), the following variables remained associated: male gender (RPa 1.12; CI 95% 1.01-1.24), number of cigarettes/day (RPa 1.28; CI 95% 1.15-1.43) and high level of depression (RPa 1.12; CI 95% 1.01-1.23). Discussion: High level of nicotine dependence was associated significantly with the level of depression, emphasizing the association between smoking and psychiatric comorbidities.