Money-income Link in Developing Countries: a Heterogeneous Dynamic Panel Data Approach
Notice bibliographique
Résumé
The question whether real money causes real output appears to be important for many economists working in the area of macroeconomics and, has been subjected to a variety of modern econometric techniques, producing conflicting results. One often applied method to investigate the empirical relationship between money and real activity is Granger causality analysis [Granger (1969)]. Using this approach, the causality question can be sharply posed as whether past values of money help to predict current values of output. This concept, however, should be clearly distinguished from any richer philosophical notion of causality [cf. Holland (1986)]. Present paper examines the relationship between money (both M1 and M2) and income (Real GDP) for 15 developing countries using a newly developed heterogeneous dynamic panel data approach.1 Sims (1972) postulated “the hypothesis that causality is unidirectional from money to income agrees with the post war U.S. data, whereas the hypothesis that causality is unidirectional from income to money is rejected”. Since then a voluminous literature has emerged testing the direction of causality.2 Some studies have tested the relationship between these variables and the direction of causality for a particular country using time series techniques [e.g., Hsiao (1979) for Canada, Stock and Watson (1989) for U.S. data, Friedman and Kuttner (1992, 1993) for U.S. data, Thoma (1994) for U.S. data, Christiana and Ljungquist (1988) for U.S. data, Davis and Tanner (1997) for U.S. data, Jusoh (1986) for Malaysia, Zubaidi, et al. (1996) for Malaysia, Biswas and Saunders (1998) for India, and Bengali, et al. (1999) for Pakistan]. Other studies have tested the above on a number of countries, for example Krol and Ohanian (1990) used the data for Canada, Germany, Japan and the U.K. Hayo (1999) using data from 14 European Union (EU) countries plus Canada, Japan, and the United States. More recently Hafer and Kutan (2002) used a sample of 20 industrialised and developing countries. This paper contributes to this later strand of the literature, which it extends in three directions. First, it employed a newly developed panel cointegration technique [Larsson, et al. (2001)], to examine the long-run relationship between money and income. Second, the study performs panel causality test, recently developed by Hurlin and Venet (2001), to explore the direction of causality between the said variables. Third, the important contribution of the present study is to test whether relationship between money and income is homogeneous or heterogeneous across countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».