Regulatory reforms and productivity : an empirical analysis of the Japanese electricity industry

The Japanese electricity industry has experienced regulatory reforms since the mid-1990s. This article measures productivity in Japan's steam power-generation sector and examines the effect of reforms on the productivity of this industry over the period 1978-2003. We estimate the Luenberger productivity indicator, which is a generalization of the commonly used Malmquist productivity index, using a data envelopment analysis approach. Factors associated with productivity change are investigated through dynamic generalized method of moments (GMM) estimation of panel data. Our empirical analysis shows that the regulatory reforms have contributed to productivity growth in the steam power-generation sector in Japan.

Sustainability and Mission Drift in Microfinance

Microfinance institutions (MFIs) are constrained by double bottom-lines: meeting social obligations (the first bottom-line) and obtaining financial self-sufficiency (the second bottom-line). The proponents of the first bottom-line, however, are increasingly concerned that there is a trade-off between these two bottom-lines—i.e., getting hold of financial self-sufficiency may lead MFIs to drift away from their original social mission of serving the very poor, commonly known as mission drift in microfinance which is still a controversial issue. This study aims at addressing the concerns for mission drift in microfinance in a performance analysis framework. Chapter 1 deals with theoretical background, motivation and objectives of the topic. Then the study explores the validity of three major and related present-day concerns. Chapter 2 explores the impact of profitability on outreach-quality in MFIs, commonly known as mission drift, using a unique panel database that contains 4-9 years’ observations from 253 MFIs in 69 countries. Chapter 3 introduces factor analysis, a multivariate tool, in the process of analysing mission drift in microfinance and the exercise in this chapter demonstrates how the statistical tool of factor analysis can be utilised to examine this conjecture. In order to explore why some microfinance institutions (MFIs) perform better than others, Chapter 4 looks at factors which have an impact on several performance indicators of MFIs—profitability or sustainability, repayment status and cost indicators—based on quality-data on 353 institutions in 77 countries. The study also demonstrates whether such mission drift can be avoided while having self-sustainability. In Chapter 5 we examine the impact of capital and financing structure on the performance of microfinance institutions where estimations with instruments have been performed using a panel dataset of 782 MFIs in 92 countries for the period 2000-2007. Finally, Chapter 6 concludes the study by summarising the results from the previous chapters and suggesting some directions for future studies.

Estimating stochastic volatility diffusion using conditional moments of integrated volatility

We exploit the distributional information contained in high-frequency intraday data in constructing a simple conditional moment estimator for stochastic volatility diffusions. The estimator is based on the analytical solutions of the first two conditional moments for the latent integrated volatility, the realization of which is effectively approximated by the sum of the squared high-frequency increments of the process. Our simulation evidence indicates that the resulting GMM estimator is highly reliable and accurate. Our empirical implementation based on high-frequency five-minute foreign exchange returns suggests the presence of multiple latent stochastic volatility factors and possible jumps. © 2002 Elsevier Science B.V. All rights reserved.

Information disclosure and depositor discipline in the Chinese banking sector

We investigate the relationship between information disclosure and depositor behaviour in the Chinese banking sector. Specifically, we enquire whether enhanced information disclosure enables investors to more effectively infer a banking institution's risk profile, thereby influencing their deposit decisions. Utilising an unbalanced panel, incorporating financial data from 169 Chinese banks over the 1998–2009 period, we employ generalised-method-of-moments (GMM) estimation procedures to control for potential endogeneity, unobserved heterogeneity, and persistence in the dependent variable. We uncover evidence that: (i) the growth rate of deposits is sensitive to bank fundamentals after controlling for macroeconomic factors, diversity in ownership structure, and government intervention; (ii) a bank publicly disclosing more transparent information in its financial reports, is more likely to experience growth in its deposit base; and (iii) banks characterised by high information transparency, well-capitalised and adopted international accounting standards, are more able to attract funds by offering higher interest rates.

ivlewbel: Uses heteroscedasticity to estimate mismeasured and endogenous regressor models

GMM estimation of triangular systems using heteroscedasticity based instrumental variables as in Lewbel (2012).

Growth Accounting: How institutions affect Portugal's Growth

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

Trois essais en économie des ressources naturelles

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.

Les modèles vectoriels et multiplicatifs avec erreurs non-négatives de séries chronologiques.

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.

The small open-economy New Keynesian Phillips Curve: empirical evidence and implied inflation dynamics

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.

True and apparent scaling : the proximity of the Markov-switching multifractal model to long-range dependence

In this paper, we consider daily financial data of a collection of different stock market indices, exchange rates, and interest rates, and we analyze their multi-scaling properties by estimating a simple specification of the Markov-switching multifractal (MSM) model. In order to see how well the estimated model captures the temporal dependence of the data, we estimate and compare the scaling exponents H(q) (for q=1,2) for both empirical data and simulated data of the MSM model. In most cases the multifractal model appears to generate ‘apparent’ long memory in agreement with the empirical scaling laws.

Essays in taxation and savings

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.

Is child labor harmful? the impact of working as a child on adult earnings

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.

Asymptotic efficiency in an instrumental variable model

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.

The impact of climate change on the tourism sector in the Caribbean

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.