Lý thuyết về nền kinh tế hỗn hợp- Paul SamuelsonPhong Olympia
Một nghiên cứu phân tích về lý thuyết nền kinh tế hỗn hợp của nhà kinh tế đoạt giải Nobel Paul Samuelson và đưa ra những bài học mà Việt Nam có thể ứng dụng trên con đường công nghiệp hoá-hiện đại hoá
Download luận văn đồ án tốt nghiệp với đề tài: Cơ sở lý luận và kết quả phân tích, đánh giá thực trạng lạm phát, đề xuất giải pháp khắc phục, cho các bạn có thể tham khảo
Lý thuyết về nền kinh tế hỗn hợp- Paul SamuelsonPhong Olympia
Một nghiên cứu phân tích về lý thuyết nền kinh tế hỗn hợp của nhà kinh tế đoạt giải Nobel Paul Samuelson và đưa ra những bài học mà Việt Nam có thể ứng dụng trên con đường công nghiệp hoá-hiện đại hoá
Download luận văn đồ án tốt nghiệp với đề tài: Cơ sở lý luận và kết quả phân tích, đánh giá thực trạng lạm phát, đề xuất giải pháp khắc phục, cho các bạn có thể tham khảo
This document discusses the Dickey-Fuller test for unit roots, which tests whether a time series is stationary or nonstationary. It presents the three regression equations used in the Dickey-Fuller test and the corresponding critical values. It then provides steps for performing the Dickey-Fuller test in EViews, including specifying the test type, level/difference of the series, regression model, lag length, and interpreting the test results by comparing the test statistic to the critical values.
The document discusses augmented Dickey-Fuller (ADF) tests for detecting unit roots in time series data. It presents the three possible forms of the ADF test regression and describes how to determine the appropriate model. A procedure is outlined for selecting between models and testing whether time series contain deterministic trends, constants, or unit roots. The document also provides instructions for performing ADF tests in Eviews software, including specifying the test regression, lag length, and interpreting the test results.
The document describes the standard Granger causality test procedure for determining whether changes in one time series (Xt) can help forecast changes in another (Yt).
[1] The test involves estimating a VAR model with the two time series and their lags, then comparing the restricted and unrestricted models to calculate an F-statistic.
[2] If the F-statistic exceeds the critical value, the null hypothesis that Xt does not help forecast Yt (or vice versa) is rejected, indicating Granger causality between the two time series.
[3] The test results help explain the relationship between the changes in the two time series by determining the direction of causality (if any
The document summarizes the Toda-Yamamoto augmented Granger causality test.
[1] The test allows checking for causality between integrated variables of different orders without needing to determine cointegration. It involves estimating a VAR model with maximal order of integration lags added.
[2] The test procedure involves determining the order of integration (d), selecting the optimal lag length (k), setting the null and alternative hypotheses of no causality and causality, and calculating an F-statistic to test for causality.
[3] If the F-statistic exceeds the critical value, the null of no causality is rejected, indicating causality between the variables.
The document describes the error correction model (ECM) version of Granger causality testing for determining the causal relationship between two non-stationary time series variables. It involves first testing for cointegration between the variables using the Johansen test or Engle-Granger approach. If cointegrated, the ECM version estimates an error correction model and performs Granger causality tests to examine short-run, long-run, and strong causality. The procedure and hypotheses for each test are provided along with the method for calculating the relevant F-statistics.
The document provides an overview of time series econometrics concepts including:
1) Time series econometrics analyzes the dynamic structure and interrelationships over time in economic data. It examines stationary and non-stationary stochastic processes.
2) A time series is stationary if its mean, variance, and autocovariance remain constant over time. A random walk process is a type of non-stationary process where the variable fluctuates around a stochastic trend.
3) The document discusses key time series econometrics models and techniques including unit root tests, vector autoregressive models, causality tests, cointegration, and error correction models.
6. bounds test for cointegration within ardl or vecm Quang Hoang
This document discusses using the bounds test approach within an autoregressive distributed lag (ARDL) model to test for cointegration and causality between time series variables. The ARDL model estimates error correction models involving the change in one variable (ΔYt or ΔXt) regressed on lags of itself and the other variable. The bounds test involves calculating an F-statistic and comparing it to critical value bounds - if the F-statistic exceeds the upper critical value bounds, then there is cointegration, and if it falls below the lower bounds, then there is no cointegration. The document provides the null and alternative hypotheses for the bounds test when each variable is the dependent variable in the error correction model. It also outlines the
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp với đề tài: Phân tích tình hình lạm phát ở Việt Nam hiện nay, cho các bạn làm luận văn tham khảo
20501
Lạm phát và những biện pháp ngăn ngừa lạm phát trong điều hành nền kinh tế qu...Nguyễn Thị Thanh Tươi
Dịch vụ làm luận văn tốt nghiệp, làm báo cáo thực tập tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp, tiểu luận, khóa luận, đề án môn học trung cấp, cao đẳng, tại chức, đại học và cao học (ngành kế toán, ngân hàng, quản trị kinh doanh…) Mọi thông tin về đề tài các bạn vui lòng liên hệ theo địa chỉ SĐT: 0988.377.480 ( Miss. Mai ) Email: dvluanvankt@gmail.com ( Bạn hãy gửi thông tin bài làm, yêu cầu giáo viên qua mail) Chúng tôi nhận làm các chuyên ngành thuộc khối kinh tế, giá cho mỗi bài khoảng từ 100.000 vnđ đến 500.000 vnđ
This document discusses the Dickey-Fuller test for unit roots, which tests whether a time series is stationary or nonstationary. It presents the three regression equations used in the Dickey-Fuller test and the corresponding critical values. It then provides steps for performing the Dickey-Fuller test in EViews, including specifying the test type, level/difference of the series, regression model, lag length, and interpreting the test results by comparing the test statistic to the critical values.
The document discusses augmented Dickey-Fuller (ADF) tests for detecting unit roots in time series data. It presents the three possible forms of the ADF test regression and describes how to determine the appropriate model. A procedure is outlined for selecting between models and testing whether time series contain deterministic trends, constants, or unit roots. The document also provides instructions for performing ADF tests in Eviews software, including specifying the test regression, lag length, and interpreting the test results.
The document describes the standard Granger causality test procedure for determining whether changes in one time series (Xt) can help forecast changes in another (Yt).
[1] The test involves estimating a VAR model with the two time series and their lags, then comparing the restricted and unrestricted models to calculate an F-statistic.
[2] If the F-statistic exceeds the critical value, the null hypothesis that Xt does not help forecast Yt (or vice versa) is rejected, indicating Granger causality between the two time series.
[3] The test results help explain the relationship between the changes in the two time series by determining the direction of causality (if any
The document summarizes the Toda-Yamamoto augmented Granger causality test.
[1] The test allows checking for causality between integrated variables of different orders without needing to determine cointegration. It involves estimating a VAR model with maximal order of integration lags added.
[2] The test procedure involves determining the order of integration (d), selecting the optimal lag length (k), setting the null and alternative hypotheses of no causality and causality, and calculating an F-statistic to test for causality.
[3] If the F-statistic exceeds the critical value, the null of no causality is rejected, indicating causality between the variables.
The document describes the error correction model (ECM) version of Granger causality testing for determining the causal relationship between two non-stationary time series variables. It involves first testing for cointegration between the variables using the Johansen test or Engle-Granger approach. If cointegrated, the ECM version estimates an error correction model and performs Granger causality tests to examine short-run, long-run, and strong causality. The procedure and hypotheses for each test are provided along with the method for calculating the relevant F-statistics.
The document provides an overview of time series econometrics concepts including:
1) Time series econometrics analyzes the dynamic structure and interrelationships over time in economic data. It examines stationary and non-stationary stochastic processes.
2) A time series is stationary if its mean, variance, and autocovariance remain constant over time. A random walk process is a type of non-stationary process where the variable fluctuates around a stochastic trend.
3) The document discusses key time series econometrics models and techniques including unit root tests, vector autoregressive models, causality tests, cointegration, and error correction models.
6. bounds test for cointegration within ardl or vecm Quang Hoang
This document discusses using the bounds test approach within an autoregressive distributed lag (ARDL) model to test for cointegration and causality between time series variables. The ARDL model estimates error correction models involving the change in one variable (ΔYt or ΔXt) regressed on lags of itself and the other variable. The bounds test involves calculating an F-statistic and comparing it to critical value bounds - if the F-statistic exceeds the upper critical value bounds, then there is cointegration, and if it falls below the lower bounds, then there is no cointegration. The document provides the null and alternative hypotheses for the bounds test when each variable is the dependent variable in the error correction model. It also outlines the
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp với đề tài: Phân tích tình hình lạm phát ở Việt Nam hiện nay, cho các bạn làm luận văn tham khảo
20501
Lạm phát và những biện pháp ngăn ngừa lạm phát trong điều hành nền kinh tế qu...Nguyễn Thị Thanh Tươi
Dịch vụ làm luận văn tốt nghiệp, làm báo cáo thực tập tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp, tiểu luận, khóa luận, đề án môn học trung cấp, cao đẳng, tại chức, đại học và cao học (ngành kế toán, ngân hàng, quản trị kinh doanh…) Mọi thông tin về đề tài các bạn vui lòng liên hệ theo địa chỉ SĐT: 0988.377.480 ( Miss. Mai ) Email: dvluanvankt@gmail.com ( Bạn hãy gửi thông tin bài làm, yêu cầu giáo viên qua mail) Chúng tôi nhận làm các chuyên ngành thuộc khối kinh tế, giá cho mỗi bài khoảng từ 100.000 vnđ đến 500.000 vnđ
Báo cáo kinh tế vĩ mô Việt Nam tháng 3/2017MarketIntello
Bài trình bày tại buổi công bố báo cáo kinh tế vĩ mô tháng 3/2017 của MarketIntello. Tải báo cáo đầy đủ tại:
http://www.marketintello.com/report/vietnam-monthly-macroeconomic-report-march-2017/28