明学30号表紙（校了）.indd

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3 s s s s の通常操作変数だけなく ています. ています. ています. 章詳しく説明されているように ベ ベ 章詳しく説明されているように して使っ一般化最小二乗 a 988 ています. s s Hoz-arkn e. Vews を使っ実践的ダイナミック パネル分析入門 ます..己回帰分析 クトル自己回帰分析 99や す. ています. ています. されまし. この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ しかし 個別固定効果を持つめ 体固定効果を表しています. ベ 章詳しく説明されているように して使っ s s erg この統計モデルを直接計測する sss s s s ています. ています. を消去して階差 を消去して階差 ります. 析 学んだ s s s s ss s s s s s 章詳しく説明されているように ベ モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ にします. 式の１階差分をる 測するこにします. 式の１階差分をる ベ Vews ベ いられ 99 や Dahberg- 章詳しく説明されているように 章詳しく説明されているように 章詳しく説明されているように ベ クトル自己回帰分析 固体固定効果を表しています を消去して階差 ここ 章詳しく説明されているように ベクト する 法を説明します. クトル自己回帰分析 s s s 章詳しく説明されているように s クトル自己回帰分析 クトル自己回帰分析 s 章詳しく説明されているように ベベベ s s 章詳しく説明されているように 章詳しく説明されているよ s章詳しく説明されているように ベ ル自己回帰分析 計測式を最小二乗法個別に計測します しかし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ す. 式の１階差分をる しかし しかし この統計モデルを直接計測する この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ 個別固定効果を持つめ ル自己回帰分析 己回帰分析 この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ 自己回帰分析 しかし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ 計量 しかし クトル自己回帰分析 クトル自己回帰分析 を消去して階差 効果を表しています. 章詳しく説明されているように ています. 章詳しく説明されているように ベ 章詳しく説明されているように ベ 章詳しく説明されているように ベ ベ を消去して階差 - なります しがって 個別固定効果を持つめ を消去して階差 を消去して階差 を消去して階差 測するこ し この統計モデルを直接計測する この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ しかし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ バイアス しかし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ より ころが より 測するこにします. 式の１階差分をる 小二乗法個別に計測します. クトル自己回帰分析 クトル自己回帰分析 にします 式の 階差分をる 式が得られます 測するこにします. 測するこにします. 式の１階差分をる 式の１階差分をる 測するこにします. 式の１階差分をる = ここ 式違い 説明を簡略化するめに ラグ 時間固定 を消去して階差 なります. ります. を消去して階差 なります. を消去して階差 モデルに変 を消去して階差 推定量やりバイアスを持ち 持つめ 推定量やりバイアスを持ち を消去して階差 を直接計測する 個別固定効果を持つめ する 個別固定効果を持つめ しかし この統計モデルを直接計測する しかし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ 個別固定効果を持つめ が無い式表される単純なケースを考えます. るこにします. にします. 式の１階差分をる 式の１階差分をる より 式の１階差分をる こにします. 式の１階差分をる 測するこにします. ています.測するこにします. ます. えていえば 言葉を変えていえば 式の１階差分をる います. を消去して階差 を消去して階差 効果 を消去して階差 を消去して階差 やりバイアスを持ち 問題を避けるめ 式の１階差分をる 差分をる 測するこにします. 測するこにします. 式の１階差分をる 式の１階差分をる. より ば ころが 通常操作変数だけなく などの通常操作変数だけなく ころが より より ころが sより ころが ss より s 推定量やりバイアスを持ち s ま 一致性 も持ない推定量なります s ころが 持つめ s s s けるめ s s s 988 e. a e. 使っ一般化最小二乗 Hoz-arkn Hoz-arkn a 988 持つめ 推定量やりバイアスを持ち 持つめ 推定量やりバイアスを持ち ま 一致性 も持ない推定量なります 言葉 持つめ 持つめ 推定量やりバイアスを持ち 推定量やりバイアスを持ち ろが より より 言葉を変えていえば 数だけなく が より ころが より 差分表され被説明変数誤差項 ころが より 言葉を変えていえば まし. 適 されまし. 99や 99や を変えていえば このような推定量統計的に無意味になります a 章詳しく説明されているように ベベ 章詳しく説明されているように 言葉を変えていえば 言葉を変えていえば 章詳しく説明されているように ベ め こ 推定量やりバイアスを持ち 推定量やりバイアスを持ち 章詳しく説明されているように ベ 章詳しく説明されているように 般化最小二乗 Hoz-arkn e. 988 ベ ま 一致性 も持ない推定量 め 推定量やりバイアスを持ち 持つめ 推定量やりバイアスを持ち 持つめ 推定量やりバイアスを持ち より より ころが ころが より より この問題を避けるめ 時系列時間に関するダミー変数や外生変数などの通 g して使っ ahberg して使っ トル自己回帰分析 分析 帰分析 を変えていえば えていえば などの通常操作変数だけなく 99や クトル自己回帰分析 ル自己回帰分析 変えていえば 言葉を変えていえば 常操作変数だけなく 差分誤差項無相関なる説明変数などを特殊して使っ一 りバイアスを持ち 言葉を変えていえば を持ち 持つめ 推定量やりバイアスを持ち 持つめ 推定量やりバイアスを持ち などの通常操作変数だけなく 学んだ １章学んだ かし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ 計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ Hoz-arkn e. a 988 などの通常操作変数だけなく などの通常操作変数だけなく ansson して使っ 統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ 問題を避けるめ しかし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ し この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ 般化最小二乗 Hoz-arkn e. a 適用されまし この推 の問題を避けるめ のような推定量統計的に無意味になります. 時系列時間に関するダミー変数や 定量統計的に無意味になります. 言葉を変えていえば 言葉を変えていえば Hoz-arkn e. a や Dahberg- いられ VewsVews ond 99 や Dahberg- いられ 量なります. を消去して階差 定量同値になる推定量して 99 や Dahberg 適 されまし. M を消去して階差 を消去して階差 Hoz-arkn Hoz-arkn e. e. a 988 a や す. を消去して階差 の通常操作変数だけなく 常操作変数だけなく を消去して階差 なります. め 列時間に関するダミー変数や外 変数 通常操作変数だけなく などの通常操作変数だけなく 差分誤差項無相関なる説明変数などを特 などの通常操作変数だけなく 適 されまし. 99や 法を説明します. 実 する 法を説明します. ウエイト行列 して使っ 章学んだ 適用する するこにします. いられ 式の１階差分をる ます. 式の１階差分をる Dahberg して使っ Dahberg- Vews 適 されまし. 適 されまし. 99や します. 式の１階差分をる して使っ一般化最小二乗 使っ一般化最小二乗 Hoz-arkn Hoz-arkn e. a a 988 a や 測するこにします. 式の１階差分をる るこにします. 式の１階差分をる て使っ一般化最小二乗 Hoz-arkn e.e. 988 ています. なく などの通常操作変数だけなく などの通常操作変数だけなく Hoz-arkn e. Hoz-arkn e. a 988 Dahberg して使っ a や Dahberg- 提案しまし １章学んだ an 明します. して使っ して使っ されまし. まし. 99や 99や Dahberg e. a Hoz-arkn Dahberg e. 小二乗 a 988 S Hoz-arkn e. a 988 れまし. a Hoz-arkn 988 Hoz-arkn 適 されまし. 実行する方法を説明します e. 99や や 適 されまし. Vews １章学んだ 用いられ や Dahberg- いられ １章学んだ Vews gberg して使っ して使っ 定量同値になる推定量して 99や 99や 適 されまし. 99や 適 されまし. 99や Dahberg になる推定量して １章学んだ erg して使っ Dahberg して使 99 や Dahberg- いられ Vews して使っ ここ 式違い 説明を簡略化するめに 式違い ラグ = 時間固定 s s 実 する 法を説明します. 時間固定 説明を簡略化するめに ラグ = o や Dahberg- や Dahberg- いられ いられ Vews Vews 学んだ んだ n して使っ して使っ Dahberg して使っ Dahberg して使っ Are 学んだ 実 する 法を説明します. ころが より １章学んだ １章学んだ より より 式違い 説明を簡略化するめに ラグ 時間固定効果がない い式表される単純なケースを考えます. 効果が無い式表される単純なケースを考えます. ころが より ろが より 式違い 説明を簡略化するめに ラグ = 時間固定 法を適 する提案しまし. 実 する 法を説明します. する提案しまし や実 する 法を説明します. Dahberg- や Dahberg- いられ いられ Vews Vews １章学んだ １章学んだ つめ 推定量やりバイアスを持ち 量やりバイアスを持ち 99 や Dahberg- いられ Vews 99 や Dahberg- いられ 99 や Dahberg- いられ Vews 章詳しく説明されているよ 式表される単純なケースを考えます.. - 定量やりバイアスを持ち 表される単純なケースを考えます. 持つめ 推定量やりバイアスを持ち め 推定量やりバイアスを持ち rg- いられ Vews sson いられ Vews いられ 99 や Dahberg- いられ Vews 99 や Dahberg- Vews する 法を説明します. 法を説明します. 葉を変えていえば えば.. - る 法を説明します. 実 する 法を説明します. 実 する 法を説明します. クトル自己回帰分析 実 する 法を説明します. ここ. 説明を簡略化するめに ラグ = 時間固定 式違い いえば 言葉を変えていえば を変えていえば. す....実 する 法を説明します 避けるめ バイアスを ここ 式違い 説明を簡略化するめに ラグ = 時間固定 しかし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果を持つめ. s s 効果が無い式表される単純なケースを考えます. を避けるめ s s ラグ.- - ここ ここ 式違い 式違い 説明を簡略化するめに 説明を簡略化するめに ラグ = 時間固定 時間固定 どの通常操作変数だけなく 変数だけなく 効果が無い式表される単純なケースを考えます. = を消去して階差 モデルに変換.. - s s 作変数だけなく などの通常操作変数だけなく 通常の静学パネルモデル. 式の動学パネルモデルの違い ラグ付被説明変数が説 の通常操作変数だけなく nd 変数 して使っ一般化最小二乗 Hoz-arkn e. a 時間固定 988 一般化最小二乗 Hoz-arkn e. aラグ 988 効果が無い式表される単純なケースを考えます. 効果が無い式表される単純なケースを考えます. ここ 式違い 式違い 説明を簡略化するめに 説明を簡略化するめに ラグ = = 時間固定 測するこにします. 式の１階差分をる こ 式違い 説明を簡略化するめに ラグ = ここ 式違い ここ 式違い 説明を簡略化するめに ラグ 時間固定 説明を簡略化するめに 時間固定 =. ラグ = 時間固定 明変数して入ってくる点す このめ 節説明しように 自己相関がない場合も個 一般化最小二乗 Hoz-arkn e. a 988 Hoz-arkn e. a 988 して使っ一般化最小二乗 Hoz-arkn e. a 988 違い 説明を簡略化するめに ラグ = 時間固定 を簡略化するめに ラグ = 時間固定 ここ 式違い 説明を簡略化するめに ラグ = 時間固定 ここ 式違い 説明を簡略化するめに ラグ = 時間固定. されまし. 99や 99や が無い式表される単純なケースを考えます. い式表される単純なケースを考えます. s 無い式表される単純なケースを考えます. 体固有効果のめラグ付被説明変数 効果が無い式表される単純なケースを考えます. 相関を持ってしまういう問題 s 効果が無い式表される単純なケースを考えます. が攪乱項. 99や る単純なケースを考えます. 適 されまし. されまし. ケースを考えます. 効果が無い式表される単純なケースを考えます. 効果が無い式表される単純なケースを考えます. s 99や ahberg hansson sして使っ.. して使っ 99や が発生します して使っ dmm して使っ して使っ Dahberg berg 章学んだ s s この問題を避けるめに 99 Dahberg.. s. s.. １章学んだ. いられ Dahberg-.. Vews.ころが いられ より 99 差分表され被説明変数誤差項 や 学んだ ond Dahberg- Vews 実 する 法を説明します. 実 する 法を説明します. 99 や 99 Dahberg- や Dahberg- いら １章学んだ １章学んだ 適 する提案し 適 する DahbergDahberg その操作 適 されまし. 適 されまし. この推定量同値になる推定 Hoz-a などの通常操作変数だけなく などの通常操作変数だけなく 差分誤差項無相関 差分誤差項 時系列時間 時系列固定効果を 言葉を変えていえば 言葉を変えていえば このような推定量統計的に無意 このような推定量統計 持つめ持つめ 推定量やりバイアスを持ち 推定量やりバイアスを持ち ま 一致性 ま ころがころが より 差分表され より 差分 測するこにします. 測するこにします. 式の１階差分をる 式の１階差分をる 式 を消去して を しかし この統計モデルを直接計測する しかし この統計モデルを直接計測する 個別固定効果 個別 クトル自己回帰分析 クトル自己回帰分析 計測式を最小二乗法個別に計 計測式を最小二乗法 章詳 s s ています.ています. s s s s s s s s s s や s いられ 持つめ Dahberg- ss s ま 一致性 も持ない推定量な いられ s s s s s 推定量やりバイアスを持ち Vews 99 や Dahberg- いられ d する 法を説明します. 99 や Dahberg- VewsVews 説明します. を説明します. 実 する 法を説明します.言葉を変えていえば する 法を説明します.

4 う問題が発 します. いう問題が発 します. いう問題が発 します. しまし. ういう問題が発 します. 案しまし. 案しまし. 案しまし. ういう問題が発 します. 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 案しまし. しまし. 推定する 法を提 発 します. 推定する 法を提 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 ういう問題が発 します. この問題を避けるめに 99 Dahberg この問題を避けるめに 99 Dahberg あるい この問題を避けるめに 99 Dahberg の問題を避けるめに 99 Dahberg この問題を避けるめに 99 Dahberg この問題を避けるめに 99 Dahberg この問題を避けるめに るい この問題を避けるめに 99 99Dahberg Dahberg あるい あるい あるい あるい 案しまし. 避けるめに 99 Dahberg 案しまし. 推定する 法を提 5 この問題を避けるめに 99 Dahberg 推定する 法を提 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 推定する 法を提 推定する 法を提 推定する 法を提 推定する 法を提 推定する 法を提 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 推定する 法を提 5 5 推定する 法を提 の差分を取っ次の式を 般化積率法 しまし. しまし. 階の差分を取っ次の式を 般化積率法 推定する 法を提 研 究 所 年 報 案しまし. し. まし. あるい あるい あるい るい るい 案しまし. しまし. 案しまし. あるい 推定する方法を提案しまし ここ こ を使って表示されます. v 5 このように差分を取るこ 案しまし. 階の差分を取っ次の 式を一般化積率法 このように差分を取るこ このように差分を取るこ このように差分を取るこ このように差分を取るこ 差分記号 を使って表示されます. v5 を使って表示されます. を使って表示されます. このように差分を取るこ を使って表示されます. vv v v を使って表示されます. あるい あるい s s s 5 が消去されます. s s s 5 るい るい 仮定の下 式より あるい 5 い このように差分を取るこ v v v を使って表示されます. このように差分を取るこ を使って表示されます. を使って表示されます. このよ このように差分を取るこ を使って表示されます. 差分記号 を使って表示されます. このように差分を取るこ v 仮定の下 あるい あるい 差分記号 を使って表示されます. このように差分を取るこ v るい 5 式より 仮定の下 5 式より 式より 仮定の下 5 式より 仮定の下 5 定の下 5 式より あるい 5 あるい の間の相関を いに無相関なり が消去されます. 5 s s s s 5 を使って表示されます. このように差分を取るこ v が消去されます. の間の相関を の間の相関を いに無相関なり いに無相関なり いに無相関なり いに無相関なり s の間の相関を の間の相関を に無相関なり このように差分を取るこ v 5 を使って表示されます. の間の相関を 5 5 消去するこがきます. 式より 式より 仮定の下 5 仮定の下 5 仮定の下 5 仮定の下 5 式より 式より 期よりも前の 定の下 5 式より 消去するこがきます. 消去するこがきます. 定の下 5 式より vv 消去するこがきます. 消去するこがきます. s 去するこがきます. 差分記号 を使って表示されます. このように差分を取るこ を使って表示されます. 差分記号 このように差分を取るこ を使って表示されます. このように差分を取るこ を使って表示されます. 記号 このように差分を取るこ vv v v の間の を使って表示されます. 分記号 このように差分を取るこ s このこを具体的に理解するめ の間の相関を を使って表示されます. このように差分を取るこ の間の相関を いに無相関なり いに無相関なり いに無相関なり の間の相関を いに無相関なり を使って表示されます. このように差分を取るこ を使って表示されます このように差分を取るこ に無相関なり v 項が消去 の間の相関を 差分記号 を使って表示されます. このように差分を取るこ 仮定の下 5 式より v このこを具体的に理解するめ このこを具体的に理解するめ このこを具体的に理解するめ このこを具体的に理解するめ の間の相関を に無相関なり 仮定の下 5 式より を使って表示されます. このように差分を取るこ v が消去されます. このこを具体的に理解するめ が消去されます. 使って表示されます. このように差分を取るこ v s 去されます. 消去されます. s 期に関して 式次式6のようになります. このき が成立しているいう仮定の下 されます ここ sss s s 消去するこがきます. 消去するこがきます. 消去するこがきます. 消去するこがきます. 去するこがきます. の間の相関を の間の相関を いに無相関なり が消去されます. 式次式6のようになります. 式次式6のようになります. 期に関して 期に関して このき 期に関して 式次式6のようになります. このき 期に関して このき 式次式6のようになります. このき 去するこがきます. s いに無相関なり 定の下 5 式より 定の下 5 式より 式次式6のようになります. 期に関して ょう. このき 仮定の下 5 式より 下 5 いに無相関なり 5 式より の下 5式より 式より す. s 仮定の下 5 式より s このこを具体的に理解するめ このこを具体的に理解するめ このこを具体的に理解するめ 時系列 このこを具体的に理解するめ 仮定の下 5 式より このこを具体的に理解するめ 消去するこがきます. 定の下 5 しがって 式より 消去するこがきます. このこを具体的に理解するめ 仮定の下 5 式より の間の相関を 消去するこがきます の間の相関を に無相関なり の間の相関を に無相関なり の間の相関を 6 いに無相関なり の間の相関を の間の相関を 相関なり 無相関なり 式次式6のようになります. 式より このき の間の相関を いに無相関なり 期に関して 式次式6のようになります. 期に関して 6 期に関して 式 このき 期に関して 式次式6のようになります. の間の相関を いに無相関なり このき このき 期に関して 式次式6のようになります. ょう. このき 6 6 このこを具体的に理解するめ 6 に無相関なり このこを具体的に理解するめ の間の相関を しょう このこを具体的に理解するめ の間の相関を いに無相関なり 期に関して 式次式6のようになります. ょう. このき 去するこがきます. 去するこがきます. 6 消去するこがきます. るこがきます. するこがきます. の間の相関を り 消去するこがきます. 消去するこがきます. 期に関して 式次式 6 のようになります このき 期に関して 式次式6のようになります. このき 去するこがきます. 式次式6のようになります. このき 消去するこがきます. このこを具体的に理解するめ このこを具体的に理解するめ 期に関して 明らかに相関を持っていませんが このこを具体的に理解するめ のこを具体的に理解するめ このこを具体的に理解するめ 6 明らかに相関を持っていませんが きます. このこを具体的に理解するめ このこを具体的に理解するめ 明らかに相関を持っていませんが 明らかに相関を持っていませんが 明らかに相関を持っていませんが このこを具体的に理解するめ 6 このこを具体的に理解するめ 式次式6のようになります. 式次式6のようになります. 式次式6のようになります. 式次式6のようになります. 6 期に関して 期に関して ょう. このき 式次式6のようになります. ょう. このき 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 時 このき 明らかに相関を持っていませんが こ. このき 期に関して う. このき このき 期に関して 期に関して 式次式6のようになります. 理想的なして使うこがきます. 具体的に理解するめ 期に関して 期に関して 式次式6のようになります. このき 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 時 時時 6 時 明らかに強い相関を持ちます. 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. このき 期に関して 6 式次式6のようになります. 新に7式の関係が成 します. 式次式6のようになります. この場合 の時どうしょうか. 期に関して ょう. このき 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 時 明らかに相関を持っていませんが ここ 明らかに相関を持っていませんが 明ら 明らかに相関を持っていませんが 明らかに相 明らかに相関を持っていませんが 明らかに相関を持っていませんが こ 式次式6のようになります. き 期に関して の時どうしょうか. の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. この場合 新に7式の関係が成 します. の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. 6 6 明らかに強い相関を持ちます. 6 6 こ 理想的なして使うこがきます. 理想的なして使うこがきます. 明らかに強い相関を持ちます. 明らかに強い相関を持ちます. の時どうしょうか. 理想的なして使うこがきます. 新に7式の関係が成 します. かに強い相関を持ちます しがって理想的なして使うこがきます 時系列の期 明らかに相関を持っていませんが この場合 6 6 時 列の期間が 時時 理想的 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 明らかに強い相関を持ちます. 時 明らかに相関を持っていませんが 6 明らかに相関を持っていませんが 間が の時どうしょうか この場合 新に 7 式の関係が成立します 6 理想的なして使うこがきます. 新に7式の関係が成 します. の時どうしょうか. この場合 6 7 明らかに強い相関を持ちます. 時 この場合 の時どうしょうか. の時どうしょうか. 新に7式の関係が成 します. の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. 列の期間が の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. 明らかに強い相関を持ちます. 6 7 理想的なして使うこがきます. 7 7 明らかに強い相関を持ちます. 時 7 理想的なして使うこがきます. 時 こ 明らかに相関を持っていませんが 明らかに相関を持っていませんが こ 明らかに相関を持っていませんが 明らかに相関を持っていませんが 明らかに相関を持っていませんが 新に7式の関係が成 します. 列の期間が の時どうしょうか. この場合 7 明らかに相関を持っていませんが 7 明らかに相関を持っていませんが の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. の時どうしょうか. 新に7式の関係が成 します. 理想的なして使うこがきます. この場合 明らかに相関を持っていませんが 相関を持ちませんが 明らかに強い相関を持ちます. 時 時 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 時 理想的なして使うこがきます. 強い相 このき 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. かに強い相関を持ちます. 時 らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 時 明らかに相関を持っていませんが こ 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 時 7 相関を持ちませんが 相関を持ちませんが 強い相 相関を持ちませんが 強い相関を 強い相 このき 相関を持ちませんが 相関を持ちませんが 時強い相 理想的なして使うこがきます. 強い相 このき 明らかに強い相関を持ちます. このき このき このき 明らかに相関を持っていませんが 明らかに強い相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. 時 列の期間が の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. 列の期間が の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. 関を持ちます. こうして この場合 期間が の時どうしょうか. この場合 の期間が の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. 新に7式の関係が成 します. ゼロの要素からなる列ベクトル 明らかに強い相関を持ちます. 時 の時どうしょうか. の時どうしょうか. の時どうしょうか. 理想的なして使うこがきます. この場合 新に7式の関係が成 します. 新に7式の関係が成 します. から構成され 強い相 7 この場合 関を持ちます. 相関を持ちませんが のき 持ちます こうして 一般的に次の関係 直行条件 が成立します 関を持ちます. こうして こうして 新に7式の関係が成 します. 時 だし 7 ゼロの要素からなる 関を持ちます. こうして 7 関を持ちます. こうして 相関を持ちます. 理想的なして使うこがきます. の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. 相関を持ちませんが 相関を持ちませんが 新に7式の関係が成 します. このき 強い相 このき 強い相 このき 相関 相関を持ちませんが 強い相 このき ルす. 先の議論から 操作変数より構成されているこが分かりま 列の期間が の時どうしょうか. この場合 相関を持ちませんが 強い相 のき を持ちます. こうして る列ベクトルす. 先の議論から の時どうしょうか. この場合 新に7式の関係が成 します. 7 7 関を持ちます. 77 こうして 7 こうして 7こうして 関を持ちます. こうして 関を持ちます. こうして 一般的に次の関係 関を持ちます. を持ちます. 相関を持ちませんが 強い相 のき 7 相関を持ちませんが 強い相 このき す. 強い相 ゼロの要素からなる列ベクトル １章を参考にして下さい. 相関を持ちませんが このき 推定量の詳しい説明 7 ゼロの要素からなる列ベクトル ゼロの要素からなる列ベクトル から構成される列ベ から構成され だし だし だし 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. から構成され １章を参考にして下さい. 7 推定量の詳しい説明 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. を持ちます. こうして o 99 や Dahberg このようにし 関を持ちます. こうして 99 7 関を持ちます. る列ベクトルす. こうして 相関を持ちませんが 相関を持ちませんが 操作変数より構成されているこが分かります 操作変数より構成されているこが分かりま ゼロの要素からなる列ベクトル から構成され 強い相 のき クトルす 先の議論から 相関を持ちませんが から構成され のき ゼロの要素からなる列ベクトル 先の議論から 相関を持ちませんが 強い相 強い相 このき 強い相 る列ベクトルす. 先の議論から き 相関を持ちませんが 強い相 き 相関を持ちませんが 強い相 操作変数より構成されているこが分かりま このき 相関を持ちませんが 強い相 このき MM 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. このようにして得られ 以下の 列表される操作変数からなるベクトル を 推定量のウエ て得られ以下の 列表される 99 や Dahberg す. 先の議論から 先の議論から 操作変数より構成されているこが分かりま １章を参考にして下さ から構成され 相関を持ちませんが 強い相 このき を持ちます. こうして 推定量の詳しい説明 を持ちます. こうして １章を参考にして下さい. トルす. 推定量の詳しい説明 推定量の詳しい説明 操作変数より構成されているこが分かりま １章を参考にして下さい. 要素からなる列ベクトル １章を参考にして下さい. 推定量の詳しい説明 関を持ちます. こうして ちます. こうして 持ちます. こうして す. す. MM 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. こうして 関を持ちます. こうして だし 以下の行列表される操作変数からなるベクトル ゼロの要素からなる列ベクトル 相関を持ちませんが 強い相 のき W関を持ちます. して いる推定 法を提唱しまし. このきのウエイト 列以下 を 推定量のウエイト行列 から構成され W して いる推 イト 列 相関を持ちませんが 強い相 関を持ちます. こうして 先の議論から 99 Dahberg このようにし このようにし 99 やや Dahberg 操作変数より構成されているこが分かりま 推定量の詳しい説明 MM 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. １章を参考にして下さい. 推定量の詳しい説明 して用いる推定方法を提唱しまし このきのウエイト行列以下のように定義されます を持ちます. こうして １章を参考にして下さい. 義されます. る列ベクトルす. 先の議論から 操作変数より構成されているこが分かりま のように定義されます. こうして ano 99 や Dahberg このようにし nd 99 や Dahberg このようにし て得られ以下の 列表される操作変数からなるベクトル を 推定量のウエ て得られ以下の 列表される操作変数からなるベクトル を 推定量のウエ １章を参考にして下さい. M推定量の詳しい説明 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. す. M １章を参考にして下さい. を 推定量のウエ 推定量の詳しい説明 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. このようにし 以下の 列表される操作変数からなるベクトル 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. ond 99 や Dahberg を の 列表される操作変数からなるベクトル 推定量のウエ 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. して いる推定 法を提唱しまし. このきのウエイト 列以下 イト 列 WW このきのウエイト 列以下 イト 列 して いる推定 法を提唱しまし. このようにし 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. 99 や Dahberg Wのように定義されます. して いる推定 法を提唱しまし. このきのウエイト 列以下 このきのウエイト 列以下 列表される操作変数からなるベクトル を 推定量のウエ のように定義されます. して いる推定 法を提唱しまし. M 推定量の詳しい説明 １章を参考にして下さい. を 推定量のウエ て得られ以下の 列表される操作変数からなるベクトル しい説明 １章を参考にして下さい. 定義されます. して いる推定 法を提唱しまし. このきのウエイト 列以下 れます. して いる推定 法を提唱しまし. このきのウエイト 列以下 イト 列 W す. のように定義されます. 推定量の詳しい説明 北岡 髙橋 溜川 矢野 Vews 学ぶ実証分析の方法 っ りこ こ も し が s 章を参考にしてください 日本評論社 の s を 満 す 強 外 変 数 あ し が s s s を満す先決 s を満す先決変数あっりする場合 にそれらの外 変数 が追加されます. Vews の操作 ます. こ Vews を が こ 上記のように説明変数から構成され s s を 満満 すす 強強 外外 数数 ああ っっ りり ここ の操作上の便宜を考え もも しし ss が 変変 る特殊操作変数 列を構成する要 あ っ り s を 満 す 強 外 変 数 も し が

5 強 外 変 s あ り こ もて得られ以下の 列表される操作変数からなるベクトル し が っ す s を満 数を 推定量のウエ s イト 列 s を満す先決変数あっりする場合 にそれらの外 変数 W して いる推定 法を提唱しまし. このきのウエイト 列以下 s も し が す強外 数 っ り 変 s 満 を あ 追加されます. Vews の操作上の便宜を考え 上記のように説明変数から構成され のように定義されます. にそれらの外 変数 s s を満す先決変数あっりする場合 Vews を使っ実践的ダイナミック パネル分析入門 5 特殊操作変数 列を構成する要素を - 操作変数 呼び それ以外に 加されます. Vews が s s を 満 数 っ こ こ も し も が s を す 強 外 変 数 あ っ り こ ここ こ も し こ も が を 満 強 外強 生外 変 数 っ あ り し を 上記のように説明変数から構成され ss 満 を 満 す す 強 外 変変 数あ あ っ りり ここ も しが 満 す 強 外 変 数 あ っ り こ の操作上の便宜を考え し す sss が の 列に追加される説明変数に関する操作変数 例えば強外 変数や先決変数 さらに にそれらの外 変数 殊操作変数 列を構成する要素を - 操作変数 呼び それ以外に を満す先決変数あっりする場合 s を満す先決変数あっりする場合 を満す先決変数あっりする場合 s s ssを満す先決変数あっりする場合 にそれらの外生変数が追加 にそれらの外 変数 にそれらの外 変数 にそれらの外 変数 を満す先決変数あっりする場合 sss されます Vews の操作上の便宜を考え 上記のように説明変数から構成される特殊操作変 間に関するダミー変数などを 通常操作変数 呼び 両者を区別するこにします. 通 列に追加される説明変数に関する操作変数 例えば強外 変数や先決変数 が追加されます. Vews の操作上の便宜を考え が追加されます. Vews の操作上の便宜を考え 上記のように説明変数から構成され が追加されます. Vews の操作上の便宜を考え 上記のように説明変数から構成され が追加されます. Vews の操作上の便宜を考え 上記のように説明変数から構成され 上記のように説明変数から構成され さらに 数行列を構成する要素を - 操作変数 呼び それ以外にこの行列に追加される 操作変数差分変換されるか あるい 呼び そのままの系列 レベル系列 この操作 に関するダミー変数などを 通常操作変数 両者を区別するこにします. 通 それ以外に る特殊操作変数 列を構成する要素を - 操作変数 呼び それ以外に る特殊操作変数 列を構成する要素を - 操作変数 呼び る特殊操作変数 列を構成する要素を - 操作変数 呼び それ以外に る特殊操作変数 列を構成する要素を - 操作変数 呼び それ以外に 説明変数に関する操作変数 例えば強外生変数や先決変数 さらに時間に関するダミー変数など この 列に追加される説明変数に関する操作変数 数 列 に追加されます. 作変数差分変換されるか あるい そのままの系列 レベル系列 この操作 この 列に追加される説明変数に関する操作変数 例えば強外 変数や先決変数 さらに さらに こ この 列に追加される説明変数に関する操作変数 例えば強外 変数や先決変数 さらに この 列に追加される説明変数に関する操作変数 例えば強外 変数や先決変数 さらに s 例えば強外 変数や先決変数 を満 す強外 変数あっ り こ も し が を 通常操作変数 呼び 両者を区別するこにします 通常操作変数差分変換されるか s 時間に関するダミー変数などを 列 に追加されます. 通常操作変数 この よ う に し呼び て 構呼び 成呼び さ れ 両者を区別するこにします. 操 変数を使い 時間に関するダミー変数などを 通常操作変数 両者を区別するこにします. 両者を区別するこにします. 通 通 時間に関するダミー変数などを 通常操作変数 呼び 両者を区別するこにします. 通通 時間に関するダミー変数などを 通常操作変数 に追加されます あるい そのままの系列 レベル系列 この操作変数行列 s 99 を満す先決変数あっりする場合 作 にそれらの外 変数 s 常操作変数差分変換されるか 99 こ のよ う以下の 列を いるこを提唱しまし. に して 構 成そのままの系列 レベル系列 さ れ操作変数を使い 常操作変数差分変換されるか あるい そのままの系列 レベル系列 この操作 あるい そのままの系列 レベル系列 この操作 W して sep 推定のウエイト 列 99 このようにして構成され操作変数を使い -sep 推定 常操作変数差分変換されるか あるい そのままの系列 レベル系列 この操作 常操作変数差分変換されるか あるい この操作 が追加されます. Vews の操作上の便宜を考え 上記のように説明変数から構成され のウエイト行列 W して 以下の行列を用いるこを提唱しまし して 以下の 列を いるこを提唱しまし. ep変数 列 推定のウエイト 列 変数 列 に追加されます. に追加されます. に追加されます. 変数 列 変数 列 る特殊操作変数 列を構成する要素を - 操作変数 呼び それ以外に に追加されます よ に 99 こ の に し て 構 成 さ れ 操 作 変 数 を 使 い 使 う の うう 構 99 ここ の よ例えば強外 変数や先決変数 に しし てて 構 成成 ささ れれ 操操 作作 変変 数数 をを 使使 いい よ こ の よ う に し て 構 成 さ れ 操 作 変 数 を い この 列に追加される説明変数に関する操作変数 さらに Wして W して 以下の 列を いるこを提唱しまし. 以下の 列を いるこを提唱しまし. 以下の 列を いるこを提唱しまし. 両者を区別するこにします. -sep 推定のウエイト 列 W して -sep 推定のウエイト 列 以下の 列を いるこを提唱しまし. -sep -sep 推定のウエイト 列 時間に関するダミー変数などを 通常操作変数 呼び 通 W して 推定のウエイト 列 W ' H だし H. 常操作変数差分変換されるか あるい そのままの系列 レベル系列 この操作 ' H. W だし H 変数 列 に追加されます. 構成 され にし 操 作 この よう て 変数を使い 99 ' 'H ' ' の推定量 段階最 乗推定量 SLS に等しくなります. W H だし H W だし H.... H W H だし H H W だし この推定量 二段階最小二乗推定量 SLS に等しくなります 推定量-sep 段階最 乗推定量 SLS に等しくなります. W して 以下の 列を いるこを提唱しまし. 推定のウエイト 列 さらに -sepさらに -sep 推定 の推定誤差を使っ以下のウエイト -sep 推定 -sep の推定誤差を使っ以下のウエイト行列を使う W こを提唱しまし を使うこを提唱しまし. ' ' 段階最 乗推定量 SLS に等しくなります. W 使うこを提唱しまし. この推定量 段階最 乗推定量 SLS に等しくなります. この推定量 この推定量 段階最 乗推定量 SLS に等しくなります. この推定量 段階最 乗推定量 SLS に等しくなります. ' ' ' '' ' 5 の推定誤差を使っ以下のウエイト -sep 推定 -sep -sep の推定誤差を使っ以下のウエイト W 推定 W W さらに さらに 推定 -sep さらに -sep -sep の推定誤差を使っ以下のウエイト さらに -sep 推定 -sep の推定誤差を使っ以下のウエイト 5 ' ' ' W H だし H W. 時系列分散不均 性修正 後詳しく説明します を っものを 列を使うこを提唱しまし. 列を使うこを提唱しまし. 列を使うこを提唱しまし. 列を使うこを提唱しまし. だし 推定誤差 時系列分散不均 性修正 後詳しく説明します を っものを だし 推定誤差時系列分散不均一性修正 後詳しく説明します を行っものを使います 項が系列相関も分散不均一性も持ない場合 -sep ゼロの要素からなる列ベクトル ゼロの要素からなる列ベクトル 推定量 し だし から構成され から構成され 5 使います. ま 攪乱項が系列相関も分散不均一性も持ない場合 推定量 推定誤差 時系列分散不均 性修正 後詳しく説明します を っものを 55 5 差 差 時系列分散不均 性修正 後詳しく説明します を っものを 時系列分散不均 性修正 後詳しく説明します を っものを -sep ま 攪乱項が系列相関も分散不均一性も持ない場合 -sep 推定量-sep 推 量 に べて より有効な推定量なります. だし 推定誤差 時系列分散不均 性修正 後詳しく説明します を っものを 操作変数より構成されているこが分かりま ベクトルす. 列ベクトルす. 先の議論から 先の議論から 操作変数より構成されているこが分かりま この推定量 段階最 乗推定量 SLS に等しくなります. -sep 推定量 に べて より有効な推定量なります. ま 攪乱項が系列相関も分散不均一性も持ない場合 推定量 定量に比べて より有効な推定量なります 攪乱項が系列相関も分散不均一性も持ない場合 攪乱項が系列相関も分散不均一性も持ない場合 -sep -sep-sep 推定量 推定量 の. -sep 使います. 使われるウエイト 列 詳しく 章を参照 H ま 攪乱項が系列相関も分散不均一性も持ない場合 -sep 推定量 さらに -sep 推定 -sep の推定誤差を使っ以下のウエイト 詳しく注 を参照して ここ 推定の-sep 使われるウエイト行列 推定の -sep 使われるウエイト 列 章を参照 H 詳しく 推定量 に べて より有効な推定量なります. 推定量 推定量 に べて に べて より有効な推定量なります. より有効な推定量なります. -sep や推定量 に べて より有効な推定量なります. して １章 の説明関連付けて説明をしておきます. 通常 このようにし ください に関して 章 の説明関連付けて説明をしておきます 通常の 推 reano Dahberg や Dahberg このようにし 列を使うこを提唱しまし. してください. に関して １章 の説明関連付けて説明をしておきます. 通常 推定の 使われるウエイト 列 章を参照 H 詳しく 推定の 推定の -sep -sep-sep 使われるウエイト 列 使われるウエイト 列 詳しく 章を参照 章を参照 H H 詳しく 以下のように表され 定の場合 のモーメント条件を表している 章のウエイト行列 推定の -sep 使われるウエイト 列 詳しく 章を参照 H推定量のウエ MM のモーメント条件を表している１章のウエイト 列 H 以 られ以下の 列表される操作変数からなるベクトル 得られ以下の 列表される操作変数からなるベクトル を 推定量のウエ の 推定の場合 のモーメント条件を表している１章のウエイト 列 H 以 5 を さい. に関して １章 の説明関連付けて説明をしておきます. 通常 に関して に関して １章 １章 の説明関連付けて説明をしておきます. の説明関連付けて説明をしておきます. 通常 通常 まし してください. に関して １章 の説明関連付けて説明をしておきます. 通常 し. W下のように表わされまし. して いる推定 法を提唱しまし. このきのウエイト 列以下 このきのウエイト 列以下 列 ト 列 W して いる推定 法を提唱しまし. 推定の場合 のモーメント条件を表している１章のウエイト 列 場合 場合 のモーメント条件を表している１章のウエイト 列 のモーメント条件を表している１章のウエイト 列 以H 以 H H 以 の 推定の場合 のモーメント条件を表している１章のウエイト 列 H 以 うに定義されます. ように定義されます. H H に表わされまし. されまし. されまし. 下のように表わされまし... H 推定量 ウエイト 列がモーメン H H 最良の 章説明されように 推定量 ウエイト行列がモーメント条件 されように 最良の H これこれ １章説明されように 最良の ウエイト 列がモーメン 推定量.... の共分散行列の逆行列に等しい時ある これ証明の必要がありますが 証明されもの ト条件の共分散 列の逆 列に等しい時ある. これ証明の必要がありますが 証 逆 列に等しい時ある. これ証明の必要がありますが 証 １章説明されように 最良の 推定量 ウエイト 列がモーメン します いう定理から導かれます この定理からモーメント条件の共分散行列 説明されように 説明されように 最良の 最良の 推定量 推定量 ウエイト 列がモーメン ウエイト 列がモーメン これ １章説明されように 最良の 推定量 ウエイト 列がモーメン いう定理から導かれます. 明されものします. この定理からモーメント条件の共. いう定理から導かれます. この定理からモーメント条件の共 共分散 列の逆 列に等しい時ある. これ証明の必要がありますが 証 列の逆 列に等しい時ある. 列の逆 列に等しい時ある. これ証明の必要がありますが これ証明の必要がありますが 証 証 ト条件の共分散 列の逆 列に等しい時ある. これ証明の必要がありますが 証 分散 列 ものします. この定理からモーメント条件の共 この定理からモーメント条件の共 します. します. いう定理から導かれます. いう定理から導かれます. この定理からモーメント条件の共 いう定理から導かれます. s s いう定理から導かれます. この定理からモーメント条件の共 を 満 が が 満 す こ も し もし 明されものします. を す 強 外強 外変 数変数あっあっり り s s 分散 列 s s s を満す先決変数あっりする場合 にそれらの外 変数 を満す先決変数あっりする場合 s にそれらの外 変数 ' 推定 さらに -sep -sep の推定誤差を使っ以下のウエイト '

6 J H ' H H

7 グ p p j j j W W K K K S S S v W K S

8 記入する重複記入なるの ダイナミック パネル ウイザードを押す前に この推計式欄に何も記入しないこ このアイコンを押す ダイナミック パネル ウイザードが現れる

9 W W- K K- K- S S- S-

10 この変数が - 操作変数 これより後が通常操作変数 レベル系列の年次ダミー変数 操作変数

11 W W K K W W K K W W K K これ前の変数が - 操作変数 これより後が通常操作変数 レベル系列の年次ダミー変数 操作変数

12 k k k k

13 * * v *

14

15

16 *. j かつ s js その他 js j かつ s その他 js j かつ s その他

17 js js j s その他 s j その他

18 R G R G u R G u R G R R G u G R G u

19

20

21 - 推計想定し統計モデルから始めま - - 推計想定し統計モデルから始めま 推計想定し統計モデルから始めま - 推計想定し統計モデルから始めま - 推計想定し統計モデルから始めま.... Anderson-Hsao 推定実証.. ss... s 推計想定し統計モデルから始めま ss s. - Vews s ssss s を使っ実践的ダイナミック パネル分析入門 この統計モデルを 固定効 sss s s s の統計モデルを固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 この統計モデルを 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 の統計モデルを LSDV 推計しようす. この統計モデルを 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 LSDV 推計しようする 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 LSDV 推計しようする 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 この統計モデルを 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 この統計モデルを この統計モデルを 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 この統計モデルを 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 SDV 推計しようする つ推計なってしまします 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 s の統計モデルを 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 s LSDV 推計しようする 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 推計なってしまします. ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. LSDV 推計しようする 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 つ推計なってしまします. ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. LSDV 推計しようする LSDV 推計しようする 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 LSDV 推計しようする 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 推計なってしまします. ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. まず固定効果を消去する LSDV 推計しようする 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 この統計モデルを 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最小二乗法 LSDV つ推計なってしまします. ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. ず固定効果を消去するめ 差分を取るこにより次の推計 まず固定効果を消去するめ 差分を取るこにより次の推計 つ推計なってしまします. ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. つ推計なってしまします. つ推計なってしまします. ここ ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. つ推計なってしまします. ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. ず固定効果を消去するめ 差分を取るこにより次の推計 推計しようする 説明変数にラグ付被説明変数を含むめ計なってし の統計モデルを 固定効果を持つパネル分析の常套手段あるダミー変数最 乗法 推計なってしまします. ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. まず固定効果を消去するめ 差分を取るこにより次の推計 まず固定効果を消去するめ 差分を取るこにより次の推計 まず固定効果を消去するめ まず固定効果を消去するめ 差分を取るこにより次の推計 差分を取るこにより次の推計 まず固定効果を消去するめ 差分を取るこにより次の推計 まします 時系列数がそれほど大きくないケースを考えます まず固定効果を消去す LSDV 推計しようする ず固定効果を消去するめ 説明変数にラグ付被説明変数を含むめバイアスを持 差分を取るこにより次の推計 るめ 差分を取るこにより次の推計式が得られます 推計なってしまします. ここ 時系列数がそれほど きくないケースを考えます. 誤差項 相関します. ま 誤差項相関 ま 差分を取るこにより次の推計 ず固定効果を消去するめ 誤差項 誤差項 誤差項 相関します. 誤差項相関 相関します. 誤差項相関 ま を持ちませんが 誤差項 相関します. ま 誤差項相関 持ちませんが 強い相関を持ちます. しての条件を 誤差項 ま を持ちませんが 強い相関を持ちます. しての条件を 誤差項 誤差項 ま ま 誤差項相関 誤差項相関 相関します. 誤差項相関を 相関します. 相関します. 誤差項 相関します. ま 誤差項相関 誤差項 相関します ま 誤差項相関 満します. 持ちませんが しての条件を Anderson an 強い相関を持ちます. 誤差項 相関します. ま 誤差項相関 強い相関を持ちます. を持ちませんが しての条件を 強い相関を持ちます しがって しての条件を満 持ちませんが 強い相関を持ちます. 強い相関を持ちます. を持ちませんが Hsao しての条件を します. Anderson Hsao 上記差分 満します. Anderson 98 これらをして使い これらをして使い 上記差分 を持ちませんが しての条件を 98 強い相関を持ちます. を持ちませんが しての条件を を持ちませんが 強い相関を持ちます. しての条件を します. Anderson Hsao 98 これらをして使い 上記差分 モデルを２段階最小二乗法 します Anderson Hsao 98 これらをして使い 上記差分モデルを 持ちませんが 強い相関を持ちます. しての条件を 満します. Hsao 98 これらをして使い 上記差分 Anderson Anderson Anderson デルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. もし時系列に関する固定効果があ 満します. Hsao 98 これらをして使い 上記差分 モデルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. もし時系列に関する固定効果があ 満します. 満します. Anderson Hsao Hsao これらをして使い これらをして使い 上記差分 上記差分 満します. Anderson Hsao 98 これらをして使い 上記差分 デルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. もし時系列に関する固定効果があ る場合 固定効果ダミー変 段階最小二乗法 SLS 推計しまし もし時系列に関する固定効果がある場合 固定 誤差項 相関します. ま 誤差項相関 します. Anderson 98 これらをして使い 上記差分 モデルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. 固定効果ダミー変数処理します. Hsao もし時系列に関する固定効果があ もし時系列に関する固定効果があ もし時系列に関する固定効果があ 場合 モデルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. る場合 固定効果ダミー変数処理します. モデルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. モデルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. もし時系列に関する固定効果があ モデルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. もし時系列に関する固定効果があ 場合 固定効果ダミー変数処理します.. 節実証しAre 効果ダミー変数処理します 固定効果ダミー変数処理します. 固定効果ダミー変数処理します. 固定効果ダミー変数処理します. 強い相関を持ちます. 持ちませんが しての条件を る場合 固定効果ダミー変数処理します. デルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. もし時系列に関する固定効果があ 固定効果ダミー変数処理します. 99使われデータを使いモデルa. 節実証し 節実証し 99使われデータを使いモデルa る場合 る場合 る場合 る場合.. 節実証し 99使われデータを使いモデルa を推計し結果を 較してみ 節実証し 99 使われデータを使いモデル a を推計し.. 節実証し 99使われデータを使いモデルa します. Anderson Hsao 98 これらをして使い 場合 固定効果ダミー変数処理します. 上記差分 推計し結果を 較してみます. この差分モデル a 説明変数に.. 節実証し 99使われデータを使いモデルa を推計し結果を 較してみます. この差分モデル a 説明変数に. 節実証し 節実証し 99使われデータを使いモデルa 99使われデータを使いモデルa 節実証し 99使われデータを使いモデルa 結果を比較してみます この差分モデル a 説明変数に を含んいま 推計し結果を 較してみます. この差分モデル a 説明変数に この差分モデル a 説明変数に もし時系列に関する固定効果があ を含んいますの デルを２段階最小二乗法 SLS 推計しまし. 節実証し を推計し結果を 較してみます. この差分モデル a が操作変数の候補なります 比較のめ が操作変数の候補なります. を含んいますの が操作変数の候補なります. を含んいますの が操作変数の候補なります. この差分モデル a 説明変数に を推計し結果を 較してみます. を推計し結果を 較してみます. 説明変数に 説明変数に. 99使われデータを使いモデルa を推計し結果を 較してみます. 説明変数に を推計し結果を 較してみます. この差分モデル a この差分モデル a 98 較のめ を含んいますの 種類の異なる操作変数を使うモデルを想定します 989 に従い以下の を含んいますの 説明変数に が操作変数の候補なります. が操作変数の候補なります. 較のめ に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 を含んいますの が操作変数の候補なります. 較のめ に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 場合 固定効果ダミー変数処理します. を含んいますの を含んいますの が操作変数の候補なります. します. 推計し結果を 較してみます. この差分モデル a を含んいますの に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 が操作変数の候補なります. 較のめ 較のめ に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 ます. します. 較のめ に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 較のめ 較のめ に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 較のめ に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定. 節実証し 99使われデータを使いモデルa ます. を含んいますの が操作変数の候補なります. モデル dn dn します. します. します. します. します. 推計し結果を 較してみます. この差分モデル a 説明変数に モデル１ dn- dn- 較のめ yr976 yr977 に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 モデル１ dn- dn モデル１ dn- dn yr976 yr977 yr97 dn モデル１ dn- - モデル n dn ます. を含んいますの が操作変数の候補なります. yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 dn モデル１ dn- dn yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 モデル１ dn- モデル１ dn- dn- dn モデル１ dn- モデル１ dn- dn yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 較のめ に従い以下の種類の異なる操作変数を使うモデルを想定 yr98 モデル２ n- dn- yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr976 yr976 yr977 yr977 yr978 yr978 yr979 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 ます. モデル１ dn- dn モデル２ n- dn モデル２ n- dn yr976 yr977 yr97 モデル２ n- dn さらに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します 結果以下の通りす 両 yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 モデル２ n- dn モデル２ n- dn yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 モデル２ n- モデル２ n- dn- dn モデル２ n- dn 期ラグ モデルの唯一の違い して 期ラグの被説明変数の差分系列を使うか yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 モデル１ dn- dn yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr976 yr976 yr977 yr977 yr978 yr978 yr979 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 さらに 時系列固定効果を想 yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 の被説明変数のレベル系列を使うかす yr98 の場合の漸近 モデル２ n- dn らに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. 結果以下の通り さらに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. 結果以下の通り yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98結果以下の通り yr98 yr98 す. 両モデルの唯一の違い 標準誤差をシュミレーションし モデル よりもモデル の漸近標準誤差がより小さくなるの らに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98 さらに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. 結果以下の通り してレベル系列のラグ変数を使うこを提唱しています ここの結果 逆. 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか さらに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. 結果以下の通り す. 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか さらに さらに 時系列固定効果を想定し 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. これをダミー変数処理します. 結果以下の通り 結果以下の通り さらに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. 結果以下の通り 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか 期ラグの被説明変数のレベ にモデル の漸近標準誤差がモデル よりも大きくなっています さらに モデル モデル２ n- dn す. 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. = =7の 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. ==7の =7の の結果を す. す. 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか す. 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか す.両モデルの唯一の違い 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. = - 推計行っモデル a 比較する いずれの係数の標準誤差もモデル a らに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. 結果以下の通り yr976 yr977 yr978 yr979 yr98 yr98 yr98 yr98 yr98= =7の 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. = =7の 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. = = =7の =7の 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. = =7の のそれらよりもずっ大きくなっています 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか しがって 統計的に有意な係数が大幅に少なくなっています このように - らに 時系列固定効果を想定し これをダミー変数処理します. 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. 結果以下の通り = =7の 推計 AH 推計にくらべてより有効な推定量なっています 時系列方向のデータが小さな場. 両モデルの唯一の違い して期ラグの被説明変数の差分系列を使うか 合 - 推計 AH 推定量にくらべて有効な推計量あるこが分かります 期ラグの被説明変数のレベル系列を使うかす. = =7の

22 conocs Leers

23 Journa o Poca conoy 8 conoerc Anayss o Pane Daa conoerc Revews 9 Journa o Apped conoercs 5 conoerc Anayss 6 conocs Leers 65 conoerca 56 Inernaona conoc Revew Journa o conoercs 68 Bureaucracy Represenave Governen