Panel Data Stochastic Convergence Analysis In OECD Countries: Evidence From Panel Unit Root Tests
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the stochastic convergence behaviour of real GDP per capita for the period 1948-2010 and 1900-2010 across the 20 OECD countries. For that purpose, the existence of stochastic convergence is estimated by technique basedon the Fourier function approach (FKPSS) stationary test developed by Becker, Enders and Lee(2006). As well as, Fouier IPS test was applied for the whole panel. The Fourier KPSS stationarity test results produced different results for both periods. While the results of the analysis strongly supported the stochaticcon vergence for all countires except Austria and Belgium for the period 1948-2010, it only supported for Austria, Canada, Fnland, France, Netherlands, New Zealand, Norway, Sweden, Switzerland, UK and USA during 1900-2010. The Fourier IPS test results for the entire panel support a stochactic on vergence for both periods. It is also observed that the Standart deviation values for o-convergence tent to decrease for the whole period. According to the results obtained, it is the most important finding of this study that the differences in real per capita incomes during the post-war period are largely eliminated in the oECD countries and that long-term country-specific shocks have a temporary effect on real per capita income.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».