Teoria do crescimento / PIB inicial: sinal de coeficiente positivo

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Estimei regressões de crescimento para vários países da UE. Em cada um deles, o sinal do coeficiente "PIB inicial" é estatisticamente significativo, mas positivo, o que contradiz a teoria do crescimento, bem como a maioria dos outros trabalhos publicados sobre esse tema. Eu tentei mudar as variáveis, o período, etc., mas isso permanece positivo.

Não consigo encontrar nenhuma explicação para esse resultado na literatura, o que implicaria que não há convergência de crescimento entre os países europeus.

Alguém já enfrentou esse problema? Como você resolveu isso? Não consigo encontrar a origem deste problema. Pessoalmente, substituí "PIB inicial" por "PIB defasado (um período)", mas seria melhor se eu mantivesse o "PIB inicial" entre as variáveis ​​explicativas.

user6171
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Eu acho que o período defasado é muito curto. Então, seu modelo possivelmente teve correlação serial, o que significa que o efeito de convergência não pode se expressar.
pirapat
Como a pirapat mencionou, você verificou a correlação serial? Você pode tentar usar outras variáveis ​​semelhantes? Você se certificou de que as coisas estão todas nas unidades corretas? Apenas algumas sugestões simples.
majmun
Qual é o período entre o PIB inicial e o real? Quantas variáveis ​​de controle você usou? Tamanho da amostra? Dê mais algumas informações.
Franz Plumpton
Quais são suas outras variáveis?
Yann
provavelmente você não está mais interessado em uma solução. Caso você esteja, você precisa informar sobre os dados e períodos de tempo que você usou. Se você regredisse o PIB em 2010 no PIB em 2000, certamente não encontraria convergência. Se você usasse 1960 como o PIB inicial (geralmente o primeiro ano em que números significativos de PIB estão disponíveis), você certamente encontrará convergência.
Franz Plumpton

Respostas:

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É realmente difícil dar uma resposta satisfatória sem ter os dados em mãos. Eu faria duas coisas:

  1. Verifique cuidadosamente os dados e o cálculo das taxas de crescimento. Por experiência, acontece que algum resultado "particular" é a conseqüência de problemas de dados ou computação. Você pode, por exemplo, observar qualquer problema plotando suas taxas de crescimento e os GPDs iniciais com o nome dos países.

  2. Use seus dados, mas exatamente no mesmo período, mesmos países e mesma metodologia que a literatura e verifique se você ainda encontra um resultado contraditório. Então, você pode misturar: use a mesma fonte de dados, mesmos países, mesmo período, mas sua metodologia, etc ...

emeryville
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Se eu entendi sua pergunta ...

Isso seria algo melhor tratado olhando de perto seus resíduos.

Sua variação não observada é o insight estatístico mais importante quando se trata de um exame empírico preciso. Eu quase poderia garantir que você está lidando com correlação serial, alguns problemas de simultaneidade e, possivelmente, multicolinearidade. Em geral, essas questões são melhor abordadas por meio de especificações vetoriais autoregressivas para evitar as questões de causalidade.

Aisync
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