Abstract
There is an assumption implicit but fundamental theory behind the decline by the time series used in the estimate, namely that the time series has a sleep feature Stationary or the language of Engle Gernger chains are integrated level zero, which indicated by I (0). It is well known, for example, tables of t-statistic is designed primarily to deal with the results of the regression that uses static strings. This assumption has been previously treated as an axiom the mid-seventies, where researchers are conducting studies of applied without taking into account the properties of time series used prior to the assessment, was to accept the results of these tests Bmanueh and delivery capabilities based on the applicability of the theory of statistical inference on these capabilities.
But the scientists Swedes Granger and Newbold 1974 blew up real surprise when, where researchers generate the time series random static Stationary Non (specifically chains conduct random) using the method of simulation of this series does not reflect any variable is known and then considered these chains separately. And then they make a large number of estimates of the regression using these strings on each other.
After the estimate was calculated values of statistic t and under the assumption that the parameter real equal to zero (ie, the parameter estimates from the regression likes to be insignificant to the independence and random variables used in the estimate), but in spite of the fact that the time series was random and independent, the researchers found that zero hypothesis that the true parameter equal to zero was rejected or the possibility of greater frequency than expected by the theory were accepted moral relationship statistically, the researchers also noted that the residue resulting from the regression estimates by a large positive self-link. The researchers reached this conclusion important and serious that the capacity and statistical tests that result from the regressions used the time series is still considered the results of improper or false decline spurious regressions can not be reassuring to the results of statistical inference on its resources. The form of this research the starting point for new research in the field of sleep testing strings, cast doubt on the results of all previous standard tests used did not take the time series properties of time series into account by the estimate.
As for the current study, the test was intended to stabilize some of the activities in Iraq and the commodity involved (agriculture, manufacturing, construction, electricity and water) to estimate the models of integration between the cross-sectional data and time series.
But the scientists Swedes Granger and Newbold 1974 blew up real surprise when, where researchers generate the time series random static Stationary Non (specifically chains conduct random) using the method of simulation of this series does not reflect any variable is known and then considered these chains separately. And then they make a large number of estimates of the regression using these strings on each other.
After the estimate was calculated values of statistic t and under the assumption that the parameter real equal to zero (ie, the parameter estimates from the regression likes to be insignificant to the independence and random variables used in the estimate), but in spite of the fact that the time series was random and independent, the researchers found that zero hypothesis that the true parameter equal to zero was rejected or the possibility of greater frequency than expected by the theory were accepted moral relationship statistically, the researchers also noted that the residue resulting from the regression estimates by a large positive self-link. The researchers reached this conclusion important and serious that the capacity and statistical tests that result from the regressions used the time series is still considered the results of improper or false decline spurious regressions can not be reassuring to the results of statistical inference on its resources. The form of this research the starting point for new research in the field of sleep testing strings, cast doubt on the results of all previous standard tests used did not take the time series properties of time series into account by the estimate.
As for the current study, the test was intended to stabilize some of the activities in Iraq and the commodity involved (agriculture, manufacturing, construction, electricity and water) to estimate the models of integration between the cross-sectional data and time series.
Keywords
Stabilizing effect of some commodity activities in Iraq to assess the Panel data data models for the period (1988-2000)
Abstract
هناك افتراض ضمني ولكنه جوهري يقف وراء نظرية الانحدار التي تستخدم السلاسل الزمنية في التقدير ألا وهو إن هذه السلاسل الزمنية تتمتع بخاصية السكون Stationary أو بلغة انجل جرنجر تعتبر سلاسل متكاملة Integrated من الرتبة صفر والتي يشار إليها بالرمزI(0). فمن المعروف مثلا أن جداول t-statistic صممت أساسا للتعامل مع نتائج الانحدار الذي يستخدم سلاسل ساكنة. هذا ولقد ظل الافتراض السابق يدرج كبديهية حتى منتصف السبعينات، حيث كان الباحثون يقومون بإجراء الدراسات التطبيقية دون مراعاة خصائص السلاسل الزمنية المستخدمة قبل إجراء التقدير، وتم قبول نتائج هذه الاختبارات والتسليم بمعنوية المقدرات على أساس انطباق نظرية الاستدلال الإحصائي على هذه المقدرات.
ولكن قام العالمان السويديانGranger and Newbold 1974 [ ] بتفجير مفاجأة من العيار الثقيل، حيث قام الباحثان بتوليد سلاسل زمنية عشوائية غير ساكنة Stationary Non (تحديدا سلاسل سير عشوائى) باستخدام أسلوب المحاكاة هذا السلاسل لا تعبر عن أي متغير معروف ومن ثم اعتبرت هذه السلاسل مستقلة. ثم قاما بإجراء عدد كبير من تقديرات الانحدار باستخدام هذه السلاسل على بعضها البعض. وبعد التقدير تم حساب قيم إحصائة t وفي ظل افتراض أن المعلمة الحقيقية تساوى الصفر
( أي أن المعلمة المقدرة من الانحدار يحب إن تكون غير معنوية لاستقلال وعشوائية المتغيرات المستخدمة في التقدير)، ولكن على الرغم من حقيقية أن السلاسل الزمنية كانت عشوائية ومستقلة فان الباحثين وجدا أن الفرض الصفري بان المعلمة الحقيقية تساوى الصفر تم رفضه بتكرار أو احتمال اكبر مما تتوقعه النظرية وتم قبول معنوية العلاقة من الناحية الإحصائية، أيضا لاحظ الباحثان أن بواقي التقديرات الناتجة عن الانحدار لها ارتباط ذاتي موجب كبير.
وبذلك توصل الباحث إلى نتيجة هامة وخطيرة مفادها أن المقدرات والاختبارات الإحصائية التي تنتج عن انحدارات استخدمت سلاسل زمنية غير ساكنة تعتبر نتائج غير سليمة او انحدار مزيف
spurious regressions ولا يمكن الاطمئنان الى نتائج الاستدلال الإحصائي على مقدراتها. وشكل هذا البحث نقطة بداية لبحوث جديدة في مجال اختبار سكون السلاسل، ألقت بشكوك حول نتائج كل الاختبارات القياسية السابقة التي استخدمت السلاسل الزمنية ولم تأخذ خصائص السلاسل الزمنية في الاعتبار قبل التقدير.
ولكن قام العالمان السويديانGranger and Newbold 1974 [ ] بتفجير مفاجأة من العيار الثقيل، حيث قام الباحثان بتوليد سلاسل زمنية عشوائية غير ساكنة Stationary Non (تحديدا سلاسل سير عشوائى) باستخدام أسلوب المحاكاة هذا السلاسل لا تعبر عن أي متغير معروف ومن ثم اعتبرت هذه السلاسل مستقلة. ثم قاما بإجراء عدد كبير من تقديرات الانحدار باستخدام هذه السلاسل على بعضها البعض. وبعد التقدير تم حساب قيم إحصائة t وفي ظل افتراض أن المعلمة الحقيقية تساوى الصفر
( أي أن المعلمة المقدرة من الانحدار يحب إن تكون غير معنوية لاستقلال وعشوائية المتغيرات المستخدمة في التقدير)، ولكن على الرغم من حقيقية أن السلاسل الزمنية كانت عشوائية ومستقلة فان الباحثين وجدا أن الفرض الصفري بان المعلمة الحقيقية تساوى الصفر تم رفضه بتكرار أو احتمال اكبر مما تتوقعه النظرية وتم قبول معنوية العلاقة من الناحية الإحصائية، أيضا لاحظ الباحثان أن بواقي التقديرات الناتجة عن الانحدار لها ارتباط ذاتي موجب كبير.
وبذلك توصل الباحث إلى نتيجة هامة وخطيرة مفادها أن المقدرات والاختبارات الإحصائية التي تنتج عن انحدارات استخدمت سلاسل زمنية غير ساكنة تعتبر نتائج غير سليمة او انحدار مزيف
spurious regressions ولا يمكن الاطمئنان الى نتائج الاستدلال الإحصائي على مقدراتها. وشكل هذا البحث نقطة بداية لبحوث جديدة في مجال اختبار سكون السلاسل، ألقت بشكوك حول نتائج كل الاختبارات القياسية السابقة التي استخدمت السلاسل الزمنية ولم تأخذ خصائص السلاسل الزمنية في الاعتبار قبل التقدير.
Keywords
تاثير استقرارية بعض الانشطة السلعية في العراق على تقدير نماذج البيانات المقطعية للفترة (1988-2000)