ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Extension to Non-Stationary Time Series-Some Estimation Procedures and Developed Test for Cointegration Relationships

العنوان بلغة أخرى: تطوير بعض اختبارات التساكن للعلاقات الاقتصادية المتكاملة ذات السلاسل الزمنية غير المستقرة
المصدر: المجلة المصرية للدراسات التجارية
الناشر: جامعة المنصورة - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: Hussein, Hassan M. A. (Author)
المجلد/العدد: مج32, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2008
الصفحات: 89 - 103
رقم MD: 659934
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: يتمثل الهدف الأول للبحث في عرض واستخدام طريقة جديدة (اقترحت بواسطة Kang) (2008) وتعرف بطريقة البحث) والتي لم تستخدم من قبل في الأدب عند تحليل العلاقات الاقتصادية التي تعكس مدى تأثير نسبة التضخم على مؤشر سعر سوق الأسهم المالية في مصر. وقد أظهرت نتائج البحث مدى دقة تقديرات الطريقة الجديدة إذا ما قورنت بمقدرات أخرى في هذا الخصوص مثل مقدرات طريقة الإمكان الأكبر التقليدية وذلك عند دراسة وتحليل مدى تساكن العلاقة الاقتصادية المتكاملة ذات السلاسل الزمنية الغير مستقرة. أما الهدف الثاني للبحث فقد تمثل في اقتراح أسلوب لتصحيح مقدرات المربعات الصغرى العادية للعلاقة الاقتصادية المتكاملة ذات السلاسل الزمنية غير المستقرة والتي تعكس تأثير نسبة التضخم على مؤشر سعر سوق الأسهم المالية في مصر، الأمر الذي يمدنا بتقديرات جديدة لطريقة المربعات الصغرى وهى ما عرفناها بمقدرات المربعات الصغرى العادية المصححة ومن ثم إمكانية إجراء تطوير لاختبار هوسمان لتصحيح الانحدار الزائف لهذه العلاقات الاقتصادية.

One of purposes of this paper is to use a new cointegration method presented by Kang (2008) called search method. This method has been used to analyze the relationships for the impact of the inflation rate on the CASE 30 price index of the stock market in Egypt A comparison between the estimators of the search and the traditional maximum likelihood methods in this regard can be done. The empirical results showed that, the search method is a better than the traditional maximum likelihood estimation (MLE) method. Another purpose of this paper is to propose a technique to correct spurious regressions involving unit-root nonstationary variables using ordinary least squares (OLS) estimators. This proposed technique leads to a new ordinary least squares estimator called the correct ordinary least squares(COLS) estimator; consequently, we developed a Hausman-type tests under the null hypothesis of cointegration relationships for OLS framework using the data under consideration.