서로 다른 통합 순서
표 2 기술 통계
풀 사이즈 테이블
다음으로, 모델에 I(2)인 단일 계열이 없음을 확인하기 위해 단위 테스트가 필수이므로 모델링된 변수 간의 정상성을 확인하기 위해 분위수 단위근(즉, QAR) 테스트를 활용하는 것을 선호합니다. 가짜 결과 [ 32 , 62 , 68 , 74 , 77 , 78 ]. QAR을 적용하고 기존 단위근(즉, ADF 및 PP) 테스트를 무시하는 주된 이유는 선택한 계열이 정규 분포를 따르지 않고 기존 테스트가 잘못된 결과를 생성할 수 있다는 것입니다. 따라서 우리는 강력한 결과를 얻기 위해 QAR 단위근 테스트를 사용하는 것을 선호합니다[ 48 ]. 표 3은 QAR 테스트 결과를 보고하며 그 결과 NC는 분위수 5~9 수준에서 고정적이고, ND는 분위수 5~7 수준에서 고정적이고, EPI는 분위수 5~7 수준에서 고정되어 있음을 나타냅니다. 나머지 분위수는 I(1)에서 고정되어 있으며 마찬가지로 FDI와 EXR도 첫 번째 차이를 취한 후 고정됩니다. 모델링된 시리즈의 서로 다른 통합 순서는 QARDL 기술의 적용을 정당화합니다.
표 3 QAR 단위근 검정
풀 사이즈 테이블
모델의 단일 계열이 I(2)가 아님을 확인한 후 제안된 분위수 공적분 테스트를 적용하여 선택한 변수 간의 장기 연관성을 계산하는 방향으로 이동합니다. 표 4 는 분위수 공적분 테스트가 두 모델 모두의 장기적 연관성을 확인하여 장기 계수 추정이 의미 있고 신뢰할 수 있음을 암시한다는 것을 문서화합니다.
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