Estimation of money demand function for selected countries; a panel data analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: This study evaluates the nature of the demand for broad money (M2) in seven selected countries of Australia, Canada, Hungary, Iceland, Singapore, South Africa, and Switzerland as a panel data analysis. This is important in a sense that money demand function in monetary policies rely on its permanency. A set of expletory researches were conducted regarding quantity of real money demand function in developing and developed countries with similar financial sector in order to well understanding of the nature of modeling. In particular, the thesis uses annual data about real money demand (M2/P), nominal interest rate (INT), real gross domestic product (GDP) and financial development (G) to estimate the income and interest rate elasticity of money demand for this sample of countries. In this study also the relationship of financial development and quantity of real money demand are being investigated. The methodology will be based on panel data regression analysis with fixed effect. The sample period of study will be between 1985-2010 years. The quantity theory of money states that, the long term income elasticity needs to be close to the value one which is consistent with our finding of 0.7739. The coefficients obtained of real income, interest rate, and financial developments are as expected and significant. Consequently, the long run demand for money (M2) in selected countries as a group was positively related to real income and financial development and negatively related to nominal interest rate. Keywords: Money Demand Estimation, Interest Rate, GDP, Panel, Regression Analysis. ………………………………………………………………………………………………………………………… ÖZ: Bu çalışma, bir panel veri analizi olarak Avustralya, Kanada, Macaristan, İzlanda, Singapur, Güney Afrika, ve İsviçre yedi belirli ülkelerde geniş para (M2) için talep niteligi değerlendirir. Bu,bir anlamda önemli dirky, para talebi para politikaları fonksiyonunda kalıcılıga dayanmaktadir. Araştırmalar bir dizi modelleme doğanın iyi anlaşılması için , benzer finans sektöründe gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde gerçek para talebi fonksiyonunun miktarı ile ilgili yapılmıştır. Özellikle, tez gelir ve para talebinin faiz esnekliği tahmin etmek için gerçek para talebi (M2 / P), nominal faiz oranı (INT), reel gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH) ve finansal geliştirme (G) örnek ülkelerin yıllık verilerini kullanır. Bu çalışmada finansal gelişme ve gerçek para talebinin miktarı arasındaki ilişki araştırılmaktadır. Metodoloji panel veri regresyon analize ile sabit etkiye dayalı olacaktır. Örnek Araştırma süresi 1985-2010 yılları arasında olacaktır.para miktar teorisi belirtirky uzun vadede gelir esnekliği değeri, bizim bulduğumuz tutar ile (0.7739) yakın olması gerekir. Reel gelir, faiz oranı, ve finansal gelişmelerin elde edilen katsayıları beklendiği gibi ve önemli edilmektedir. Sonuç olarak, bir grup olarak belirli ülkelerde uzun vadede para için edilen taleb (M2) olumlu reel gelir ve finansal gelişme ile ilgili ve olumsuz olarak nominal faiz oranı ile ilgilidir. Anahtar Kelimeler: Para Talep Tahmini, Finansal Gelişme, Faiz, GSYH, Panel, Regresyon Analizi.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».