849 resultados para GMM estimation


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Properties of GMM estimators for panel data, which have become very popular in the empirical economic growth literature, are not well known when the number of individuals is small. This paper analyses through Monte Carlo simulations the properties of various GMM and other estimators when the number of individuals is the one typically available in country growth studies. It is found that, provided that some persistency is present in the series, the system GMM estimator has a lower bias and higher efficiency than all the other estimators analysed, including the standard first-differences GMM estimator.

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A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Economics from the NOVA – School of Business and Economics

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Nuestra preocupación reside en estudiar empíricamente el mecanismo de transmisión internacional de ciclos económicos a economías pequeñas y menos desarrolladas (LDC), evaluando el impacto de los shocks en los términos de intercambio en países dónde existen imperfecciones en el mercado crediticio que imponen severas restricciones en el financiamiento de la inversión doméstica y al crecimiento económico. Primero, analizamos si la cuenta corriente responde de manera asimétrica a movimientos de largo plazo en los términos de intercambio. La hipótesis es que “en los buenos tiempos” cuando se produce una mejora permanente en términos de intercambio (y con ello el nivel de ingreso) los individuos no elevan su consumo en un monto acorde con la mejora de su ingreso (permanente) sino que ahorran una fracción del aumento en su dotación para hacer frente a una reversión en la mejora en los términos de intercambios (aunque ésta sea transitoria) en el futuro. En consecuencia, la cuenta corriente (diferencia entre ingreso y absorción) responde de manera positiva a un shock permanente en los términos de intercambio, ya que el individuo ahorra de manera cautelosa –debido a que sabe que no le prestarán para suavizar consumo - aún suponiendo que en el futuro tendrá una reversión transitoria de su ingreso. Segundo, estudiamos la relación dinámica entre los términos de intercambio y la tasa de interés en la economía pequeña abierta y con imperfecciones en el mercado crediticio (información asimétrica). La hipótesis es que la economía doméstica tiene que soportar una prima de riesgo que eleva el costo de la inversión y retarda el crecimiento (Gertler y Rogoff; 1990). Esta prima de riesgo depende, además, en forma negativa del nivel del colateral que tenga la economía. El colateral es la dotación de recursos naturales, por ejemplo, que la economía posee a los fines garantizar el cumplimiento de las obligaciones contraídas (en el modelo presentado las actividades dónde se invierten son independientes del colateral). La hipótesis establecida indica que los cambios en los términos de intercambio generan un aumento del colateral de la economía y una reducción del riesgo país: aumentos en los términos de intercambio reducen la prima de riesgo de la economía que opera en mercados de capitales con asimetrías de información, y como consecuencia aumentarían los ingresos de capitales. De esta forma, se estaría encontrando una explicación a la denominada “Paradoja de Lucas”. Finalmente, el proyecto estudia la conexión entre dos variables “clave” en la economía de los países emergentes: la relación entre los términos de intercambio y el tipo de cambio real. Argumentamos que los efectos de las mejoras de los términos de intercambio sobre los flujos de capitales externos tienden a ser sobreestimadas si no se consideran los efectos “secundarios” de éstas sobre el tipo de cambio real de la economía pequeña menos desarrollada. En este proyecto se controlan estadísticamente esta relación. La estrategia empírica elegida resulta en aplicar a un panel (constituido por dieciocho países de Latinoamérica) el método generalizado de momentos (GMM) a dos modelos de regresión estadística a los fines de abordar de manera eficiente el problema de la endogeneidad de la variable dependiente que actúa como regresor rezagado. La estrategia de estimación elegida enfatiza el análisis de la relación dinámica de las variables económicas incluidas en el análisis. The paper analyzes the general problem related to the transmission of economic cycles to Small Open Economies. The analysis focuses on terms-of-trade shocks, which are considered one of the major sources of income volatility in developing economies. Specifically, we tackle the problem related to the impact of terms-of-trade shocks in Less Developed SOEs. ‘Less Developed SOEs’ are understood as those countries who have borrowing constraints. First, we put to a test the hypothesis of asymmetric response of current account to terms-of-trade shocks (the impact of the shock on current account differs depending whether it is positive or negative), which originates from considering binding restrictions in international capital markets (Agénor and Aizenman; 2004). Second, we investigate about the main determinants of External Capital Flows (ECF) directed to Developing Countries. We put to a test the Gertler and Rogoff (1990) hypothesis that a “risky rate” arises in that markets because the economy has not sufficient amount of wealth to “collateralize” the capital she needs to borrow to take advantage of the investment opportunities she has and additionally because the lender does not have the chance of observing what the borrowed does with the funds (that is information asymmetry arises because the lender can check the realized output of investment but he can not observe if he really invest in the project or secretly lend abroad). Finally, Following Prasad, E. S., Rajan and R. Subramanian, A (2007) we measure the relationship between external capital flows and domestic currency overvaluation. We run a panel GMM estimation for a set of 18 Latin American Countries during the period 1973-2008.

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We extend PML theory to account for information on the conditional moments up to order four, but without assuming a parametric model, to avoid a risk of misspecification of the conditional distribution. The key statistical tool is the quartic exponential family, which allows us to generalize the PML2 and QGPML1 methods proposed in Gourieroux et al. (1984) to PML4 and QGPML2 methods, respectively. An asymptotic theory is developed. The key numerical tool that we use is the Gauss-Freud integration scheme that solves a computational problem that has previously been raised in several fields. Simulation exercises demonstrate the feasibility and robustness of the methods [Authors]

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Cette thèse est composée de trois articles en économie des ressources naturelles non-renouvelables. Nous considérons tour à tour les questions suivantes : le prix in-situ des ressources naturelles non-renouvelables ; le taux d’extraction optimal et le prix des res- sources non-renouvelables et durables. Dans le premier article, nous estimons le prix in-situ des ressources naturelles non-renouvelables en utilisant les données sur le coût moyen d’extraction pour obtenir une approximation du coût marginal. En utilisant la Méthode des Moments Généralisés, une dynamique du prix de marché derivée des conditions d’optimalité du modèle d’Hotelling est estimée avec des données de panel de 14 ressources naturelles non-renouvelables. Nous trouvons des résultats qui tendent à soutenir le modèle. Premièrement, le modèle d’Hotelling exhibe un bon pouvoir explicatif du prix de marché observé. Deuxièmement, bien que le prix estimé présente un changement structurel dans le temps, ceci semble n’avoir aucun impact significatif sur le pouvoir explicatif du modèle. Troisièmement, on ne peut pas rejeter l’hypothèse que le coût marginal d’extraction puisse être approximé par les données sur le coût moyen. Quatrièmement, le prix in-situ estimé en prenant en compte les changements structurels décroît ou exhibe une forme en U inversé dans le temps et semble être corrélé positivement avec le prix de marché. Cinquièmement, pour neuf des quatorze ressources, la différence entre le prix in-situ estimé avec changements structurels et celui estimé en négligeant les changements structurels est un processus de moyenne nulle. Dans le deuxième article, nous testons l’existence d’un équilibre dans lequel le taux d’extraction optimal des ressources non-renouvelables est linéaire par rapport au stock de ressource en terre. Tout d’abord, nous considérons un modèle d’Hotelling avec une fonction de demande variant dans le temps caractérisée par une élasticité prix constante et une fonction de coût d’extraction variant dans le temps caractérisée par des élasticités constantes par rapport au taux d’extraction et au stock de ressource. Ensuite, nous mon- trons qu’il existe un équilibre dans lequel le taux d’extraction optimal est proportionnel au stock de ressource si et seulement si le taux d’actualisation et les paramètres des fonctions de demande et de coût d’extraction satisfont une relation bien précise. Enfin, nous utilisons les données de panel de quatorze ressources non-renouvelables pour vérifier empiriquement cette relation. Dans le cas où les paramètres du modèle sont supposés invariants dans le temps, nous trouvons qu’on ne peut rejeter la relation que pour six des quatorze ressources. Cependant, ce résultat change lorsque nous prenons en compte le changement structurel dans le temps des prix des ressources. En fait, dans ce cas nous trouvons que la relation est rejetée pour toutes les quatorze ressources. Dans le troisième article, nous étudions l’évolution du prix d’une ressource naturelle non-renouvelable dans le cas où cette ressource est durable, c’est-à-dire qu’une fois extraite elle devient un actif productif détenu hors terre. On emprunte à la théorie de la détermination du prix des actifs pour ce faire. Le choix de portefeuille porte alors sur les actifs suivant : un stock de ressource non-renouvelable détenu en terre, qui ne procure aucun service productif ; un stock de ressource détenu hors terre, qui procure un flux de services productifs ; un stock d’un bien composite, qui peut être détenu soit sous forme de capital productif, soit sous forme d’une obligation dont le rendement est donné. Les productivités du secteur de production du bien composite et du secteur de l’extraction de la ressource évoluent de façon stochastique. On montre que la prédiction que l’on peut tirer quant au sentier de prix de la ressource diffère considérablement de celle qui découle de la règle d’Hotelling élémentaire et qu’aucune prédiction non ambiguë quant au comportement du sentier de prix ne peut être obtenue de façon analytique.

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L'objectif du présent mémoire vise à présenter des modèles de séries chronologiques multivariés impliquant des vecteurs aléatoires dont chaque composante est non-négative. Nous considérons les modèles vMEM (modèles vectoriels et multiplicatifs avec erreurs non-négatives) présentés par Cipollini, Engle et Gallo (2006) et Cipollini et Gallo (2010). Ces modèles représentent une généralisation au cas multivarié des modèles MEM introduits par Engle (2002). Ces modèles trouvent notamment des applications avec les séries chronologiques financières. Les modèles vMEM permettent de modéliser des séries chronologiques impliquant des volumes d'actif, des durées, des variances conditionnelles, pour ne citer que ces applications. Il est également possible de faire une modélisation conjointe et d'étudier les dynamiques présentes entre les séries chronologiques formant le système étudié. Afin de modéliser des séries chronologiques multivariées à composantes non-négatives, plusieurs spécifications du terme d'erreur vectoriel ont été proposées dans la littérature. Une première approche consiste à considérer l'utilisation de vecteurs aléatoires dont la distribution du terme d'erreur est telle que chaque composante est non-négative. Cependant, trouver une distribution multivariée suffisamment souple définie sur le support positif est plutôt difficile, au moins avec les applications citées précédemment. Comme indiqué par Cipollini, Engle et Gallo (2006), un candidat possible est une distribution gamma multivariée, qui impose cependant des restrictions sévères sur les corrélations contemporaines entre les variables. Compte tenu que les possibilités sont limitées, une approche possible est d'utiliser la théorie des copules. Ainsi, selon cette approche, des distributions marginales (ou marges) peuvent être spécifiées, dont les distributions en cause ont des supports non-négatifs, et une fonction de copule permet de tenir compte de la dépendance entre les composantes. Une technique d'estimation possible est la méthode du maximum de vraisemblance. Une approche alternative est la méthode des moments généralisés (GMM). Cette dernière méthode présente l'avantage d'être semi-paramétrique dans le sens que contrairement à l'approche imposant une loi multivariée, il n'est pas nécessaire de spécifier une distribution multivariée pour le terme d'erreur. De manière générale, l'estimation des modèles vMEM est compliquée. Les algorithmes existants doivent tenir compte du grand nombre de paramètres et de la nature élaborée de la fonction de vraisemblance. Dans le cas de l'estimation par la méthode GMM, le système à résoudre nécessite également l'utilisation de solveurs pour systèmes non-linéaires. Dans ce mémoire, beaucoup d'énergies ont été consacrées à l'élaboration de code informatique (dans le langage R) pour estimer les différents paramètres du modèle. Dans le premier chapitre, nous définissons les processus stationnaires, les processus autorégressifs, les processus autorégressifs conditionnellement hétéroscédastiques (ARCH) et les processus ARCH généralisés (GARCH). Nous présentons aussi les modèles de durées ACD et les modèles MEM. Dans le deuxième chapitre, nous présentons la théorie des copules nécessaire pour notre travail, dans le cadre des modèles vectoriels et multiplicatifs avec erreurs non-négatives vMEM. Nous discutons également des méthodes possibles d'estimation. Dans le troisième chapitre, nous discutons les résultats des simulations pour plusieurs méthodes d'estimation. Dans le dernier chapitre, des applications sur des séries financières sont présentées. Le code R est fourni dans une annexe. Une conclusion complète ce mémoire.

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In this paper we apply GMM estimation to assess the relevance of domestic versus external determinants of CPI inflation dynamics in a sample of OECD countries typically classified as open economies. The analysis is based on a variant of the small open-economy New Keynesian Phillips Curve derived in Galí and Monacelli (Rev Econ Stud 72:707–734, 2005), where the novel feature is that expectations about fluctuations in the terms of trade enter explicitly. For most countries in our sample the expected relative change in the terms of trade emerges as the more relevant inflation driver than the contemporaneous domestic output gap.

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Esta tese é composta por três artigos. Dois deles investigam assuntos afeitos a tributação e o terceiro é um artigo sobre o tema “poupança”'. Embora os objetos de análise sejam distintos, os três possuem como característica comum a aplicação de técnicas de econometria de dados em painel a bases de dados inéditas. Em dois dos artigos, utiliza-se estimação por GMM em modelos dinâmicos. Por sua vez, o artigo remanescente é uma aplicação de modelos de variável dependente latente. Abaixo, apresenta-se um breve resumo de cada artigo, começando pelos dois artigos de tributação, que dividem uma seção comum sobre o ICMS (o imposto estadual sobre valor adicionado) e terminando com o artigo sobre poupança. O primeiro artigo analisa a importância da fiscalização como instrumento para deter a evasão de tributos e aumentar a receita tributária, no caso de um imposto sobre valor adicionado, no contexto de um país em desenvolvimento. O estudo é realizado com dados do estado de São Paulo. Para tratar questões relativas a endogeneidade e inércia na série de receita tributária, empregam-se técnicas de painel dinâmico. Utiliza-se como variáveis de controle o nível do PIB regional e duas proxies para esforço fiscal: a quantidade e o valor das multas tributárias. Os resultados apontam impacto significativo do esforço fiscal nas receitas tributárias. O artigo evidencia, indiretamente, a forma como a evasão fiscal é afetada pela penalidade aplicada aos casos de sonegação. Suas conclusões também são relevantes no contexto das discussões sobre o federalismo fiscal brasileiro, especialmente no caso de uma reforma tributária potencial. O segundo artigo examina uma das principais tarefas das administrações tributárias: a escolha periódica de contribuintes para auditoria. A melhora na eficiência dos mecanismos de seleção de empresas tem o potencial de impactar positivamente a probabilidade de detecção de fraudes fiscais, provendo melhor alocação dos escassos recursos fiscais. Neste artigo, tentamos desenvolver este mecanismo calculando a probabilidade de sonegação associada a cada contribuinte. Isto é feito, no universo restrito de empresas auditadas, por meio da combinação “ótima” de diversos indicadores fiscais existentes e de informações dos resultados dos procedimentos de auditoria, em modelos de variável dependente latente. Após calculados os coeficientes, a probabilidade de sonegação é calculada para todo o universo de contribuintes. O método foi empregado em um painel com micro-dados de empresas sujeitas ao recolhimento de ICMS no âmbito da Delegacia Tributária de Guarulhos, no estado de São Paulo. O terceiro artigo analisa as baixas taxas de poupança dos países latino-americanos nas últimas décadas. Utilizando técnicas de dados em painel, identificam-se os determinantes da taxa de poupança. Em seguida, faz-se uma análise contrafactual usando a China, que tem apresentado altas taxas de poupança no mesmo período, como parâmetro. Atenção especial é dispensada ao Brasil, que tem ficado muito atrás dos seus pares no grupo dos BRICs neste quesito. O artigo contribui para a literatura existente em vários sentidos: emprega duas amplas bases de dados para analisar a influência de uma grande variedade de determinantes da taxa de poupança, incluindo variáveis demográficas e de previdência social; confirma resultados previamente encontrados na literatura, com a robustez conferida por bases de dados mais ricas; para alguns países latino-americanos, revela que as suas taxas de poupança tenderiam a aumentar se eles tivessem um comportamento mais semelhante ao da China em outras áreas, mas o incremento não seria tão dramático.

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This paper explores the question: is working as young laborer harmful to an individual in terms of adult outcomes in income? This question is explored through the utilization of a unique set of instruments that control for the decision to work as a child and the decision of how much schooling to acquire. These instruments are combined with two large household survey data sets from Brazil that include retrospective information on the child labor and schooling of working-age adults: the 1988 and 1996 PNAD. Estimations of the reduced form earnings model are performed first by using OLS without controlling for the potential endogeneity of child labor and schooling, and then by using a GMM estimation of instrumental variables models that include the set of instruments for child labor and schooling. The findings of the empirical investigations show that child labor has large negative impact on adult earnings for both male and female children even when controlling for schooling. In addition, the negative impact of starting to work as a child reverses at around age 14. Finally, different child labor activities are examined to determine if some are beneficial while others harmful with the finding that working in agriculture as a child appears to have no negative impact over and above the loss of education.

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Esta dissertação se propõe ao estudo de inferência usando estimação por método generalizado dos momentos (GMM) baseado no uso de instrumentos. A motivação para o estudo está no fato de que sob identificação fraca dos parâmetros, a inferência tradicional pode levar a resultados enganosos. Dessa forma, é feita uma revisão dos mais usuais testes para superar tal problema e uma apresentação dos arcabouços propostos por Moreira (2002) e Moreira & Moreira (2013), e Kleibergen (2005). Com isso, o trabalho concilia as estatísticas utilizadas por eles para realizar inferência e reescreve o teste score proposto em Kleibergen (2005) utilizando as estatísticas de Moreira & Moreira (2013), e é obtido usando a teoria assintótica em Newey & McFadden (1984) a estatística do teste score ótimo. Além disso, mostra-se a equivalência entre a abordagem por GMM e a que usa sistema de equações e verossimilhança para abordar o problema de identificação fraca.

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The main aim of this study is to estimate the economic impact of climate change on nine countries in the Caribbean basin: Aruba, Barbados, Dominican Republic, Guyana, Jamaica, Montserrat, Netherlands Antilles, Saint Lucia and Trinidad and Tobago. A typical tourism demand function, with tourist arrivals as the dependent variable, is used in the analysis. To establish the baseline, the period under analysis is 1989-2007 and the independent variables are destination country GDP per capita and consumer price index, source country GDP, oil prices to proxy transportation costs between source and destination countries. At this preliminary stage the climate variables are used separately to augment the tourism demand function to establish a relationship, if any, among the variables. Various econometric models (single OLS models for each country, pooled regression, GMM estimation and random effects panel models) were considered in an attempt to find the best way to model the data. The best fit for the data (1989-2007) is the random effects panel data model augmented by both climate variables, i.e. temperature and precipitation. Projections of all variables in the model for the 2008-2100 period were done using forecasting techniques. Projections for the climate variables were undertaken by INSMET. The cost of climate change to the tourism sector was estimated under three scenarios: A2, B2 and BAU (the mid-point of the A2 and B2 scenarios). The estimated costs to tourism for the Caribbean subregion under the three scenarios are all very high and ranges from US$43.9 billion under the B2 scenario to US$46.3 billion under the BAU scenario.

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This paper examines empirically whether financial deepening has contributed to poverty reduction in India. Using unbalanced panel data for 28 states and union territories between 1973 and 2004, we estimate models in which the poverty ratio is explained by financial deepening, controlling for international openness, inflation rate, and economic growth. From the dynamic generalised method of moments (GMM) estimation, we find that financial deepening and economic growth alleviate poverty, while international openness and the inflation rate have the opposite effect. These results are robust to changes in the poverty ratios in rural areas, urban areas, and the whole economy.

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The effects of structural breaks in dynamic panels are more complicated than in time series models as the bias can be either negative or positive. This paper focuses on the effects of mean shifts in otherwise stationary processes within an instrumental variable panel estimation framework. We show the sources of the bias and a Monte Carlo analysis calibrated on United States bank lending data demonstrates the size of the bias for a range of auto-regressive parameters. We also propose additional moment conditions that can be used to reduce the biases caused by shifts in the mean of the data.

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Abstract. Given a model that can be simulated, conditional moments at a trial parameter value can be calculated with high accuracy by applying kernel smoothing methods to a long simulation. With such conditional moments in hand, standard method of moments techniques can be used to estimate the parameter. Because conditional moments are calculated using kernel smoothing rather than simple averaging, it is not necessary that the model be simulable subject to the conditioning information that is used to define the moment conditions. For this reason, the proposed estimator is applicable to general dynamic latent variable models. It is shown that as the number of simulations diverges, the estimator is consistent and a higher-order expansion reveals the stochastic difference between the infeasible GMM estimator based on the same moment conditions and the simulated version. In particular, we show how to adjust standard errors to account for the simulations. Monte Carlo results show how the estimator may be applied to a range of dynamic latent variable (DLV) models, and that it performs well in comparison to several other estimators that have been proposed for DLV models.

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I discuss the identifiability of a structural New Keynesian Phillips curve when it is embedded in a small scale dynamic stochastic general equilibrium model. Identification problems emerge because not all the structural parameters are recoverable from the semi-structural ones and because the objective functions I consider are poorly behaved. The solution and the moment mappings are responsible for the problems.