943 resultados para Hausman-Taylor specification


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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.

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La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

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Ce mémoire s’intéresse à l’endettement des gouvernements et aux facteurs historiques qui en sont les causes. L’analyse utilise des données historiques des cinquante États américains afin d’explorer l’influence de différents facteurs d’ordre économique, politique et institutionnel sur l’accumulation de la dette publique. Alors que la littérature met de l’avant l’impact des facteurs économiques, politiques et institutionnels dans la détermination de l’endettement public, la contrainte budgétaire du gouvernement fait ressortir la relation entre le stock de dette publique courant et les déficits passés. Cette relation est au cœur de la question de recherche abordée par le mémoire : quel est le rôle des facteurs économiques, politiques et institutionnels historiques dans l’accumulation de dette publique? Comment estimer leur poids respectif? Afin de répondre à ces questions, l’analyse empirique intègre des variables explicatives économiques, politiques et institutionnelles ayant une composante historique. De plus, elle accorde une attention particulière aux facteurs institutionnels en utilisant différentes sources de données et des caractérisations plus ou moins détaillées pour modéliser les règles budgétaires et les limites d’endettement. Par ailleurs, la méthodologie empirique tient compte de la question de l’endogénéité potentielle des institutions fiscales. Les résultats de l’analyse économétrique confirment l’importance des facteurs économiques. Dans le cas des variables politiques, ils infirment la théorie selon laquelle les gouvernements divisés s’endettent davantage, mais confirment que l’appartenance politique des gouverneurs a un effet certain sur le poids de la dette publique. Ils indiquent également que l’indice historique d’alternance des partis politiques est important, l’alternance plus fréquente étant associée à une légère diminution de l’endettement. L’instabilité politique n’alimenterait donc pas nécessairement l’endettement public, ce qui suggère qu’il est possible qu’une plus forte compétition électorale puisse avoir un effet positif sur la rigueur budgétaire dans un système à deux partis politiques. De façon générale, les effets estimés des variables institutionnelles impliquent qu’elles ne sont que peu efficaces à limiter l’endettement des États.

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Ecological studies are based on characteristics of groups of individuals, which are common in various disciplines including epidemiology. It is of great interest for epidemiologists to study the geographical variation of a disease by accounting for the positive spatial dependence between neighbouring areas. However, the choice of scale of the spatial correlation requires much attention. In view of a lack of studies in this area, this study aims to investigate the impact of differing definitions of geographical scales using a multilevel model. We propose a new approach -- the grid-based partitions and compare it with the popular census region approach. Unexplained geographical variation is accounted for via area-specific unstructured random effects and spatially structured random effects specified as an intrinsic conditional autoregressive process. Using grid-based modelling of random effects in contrast to the census region approach, we illustrate conditions where improvements are observed in the estimation of the linear predictor, random effects, parameters, and the identification of the distribution of residual risk and the aggregate risk in a study region. The study has found that grid-based modelling is a valuable approach for spatially sparse data while the SLA-based and grid-based approaches perform equally well for spatially dense data.

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Recent empirical works on the within-sector impact of inward investments on domestic firms’ productivity have found rather robust evidence of no (or even negative) effects. We suggest that, among other reasons, a specification error might explain some of these results. A more general specification, which includes the usual one as a special case, is proposed. Using data on Italian manufacturing firms in 1992–2000, we find positive externalities only once we allow for the more flexible specification.

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Deviations of policy interest rates from the levels implied by the Taylor rule have been persistent before the financial crisis and increased especially after the turn of the century. Compared to the Taylor benchmark, policy rates were often too low. This paper provides evidence that both international spillovers, for instance international dependencies in the interest rate-setting of central banks, and nonlinear reaction patterns can offer a more realistic specification of the Taylor rule in the main industrial countries. The inclusion of international spillovers and, even more, nonlinear dynamics improves the explanatory power of standard Taylor reaction functions. Deviations from Taylor rates tend to be smaller and their negative trend can be eliminated.

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This paper deals with product performance and specification in new product development. There are many different definitions of performance and specification in the literature. These are reviewed and a new classification scheme for product performance is proposed. The link between performance and specification is discussed in detail using a new model for the new product development process. The new model involves two stages, with each containing three main phases, and is useful for making decisions with regards to product performance and specification.

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Executive Summary The objective of this report was to use the Sydney Opera House as a case study of the application of Building Information Modelling (BIM). The Sydney opera House is a complex, large building with very irregular building configuration, that makes it a challenging test. A number of key concerns are evident at SOH: • the building structure is complex, and building service systems - already the major cost of ongoing maintenance - are undergoing technology change, with new computer based services becoming increasingly important. • the current “documentation” of the facility is comprised of several independent systems, some overlapping and is inadequate to service current and future services required • the building has reached a milestone age in terms of the condition and maintainability of key public areas and service systems, functionality of spaces and longer term strategic management. • many business functions such as space or event management require up-to-date information of the facility that are currently inadequately delivered, expensive and time consuming to update and deliver to customers. • major building upgrades are being planned that will put considerable strain on existing Facilities Portfolio services, and their capacity to manage them effectively While some of these concerns are unique to the House, many will be common to larger commercial and institutional portfolios. The work described here supported a complementary task which sought to identify if a building information model – an integrated building database – could be created, that would support asset & facility management functions (see Sydney Opera House – FM Exemplar Project, Report Number: 2005-001-C-4 Building Information Modelling for FM at Sydney Opera House), a business strategy that has been well demonstrated. The development of the BIMSS - Open Specification for BIM has been surprisingly straightforward. The lack of technical difficulties in converting the House’s existing conventions and standards to the new model based environment can be related to three key factors: • SOH Facilities Portfolio – the internal group responsible for asset and facility management - have already well established building and documentation policies in place. The setting and adherence to well thought out operational standards has been based on the need to create an environment that is understood by all users and that addresses the major business needs of the House. • The second factor is the nature of the IFC Model Specification used to define the BIM protocol. The IFC standard is based on building practice and nomenclature, widely used in the construction industries across the globe. For example the nomenclature of building parts – eg ifcWall, corresponds to our normal terminology, but extends the traditional drawing environment currently used for design and documentation. This demonstrates that the international IFC model accurately represents local practice for building data representation and management. • a BIM environment sets up opportunities for innovative processes that can exploit the rich data in the model and improve services and functions for the House: for example several high-level processes have been identified that could benefit from standardized Building Information Models such as maintenance processes using engineering data, business processes using scheduling, venue access, security data and benchmarking processes using building performance data. The new technology matches business needs for current and new services. The adoption of IFC compliant applications opens the way forward for shared building model collaboration and new processes, a significant new focus of the BIM standards. In summary, SOH current building standards have been successfully drafted for a BIM environment and are confidently expected to be fully developed when BIM is adopted operationally by SOH. These BIM standards and their application to the Opera House are intended as a template for other organisations to adopt for the own procurement and facility management activities. Appendices provide an overview of the IFC Integrated Object Model and an understanding IFC Model Data.

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Australian property bond markets are starting to improve, but don’t expect a return to the buoyant days of the past any time soon.