Análisis sobre la hipótesis de convergencia para los países que forman la OCDE. Robles Urgal, Pedro Serrano Fornós, Jesús
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- María Luisa Maldonado Rivero
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1 sobre la hipótesis de convergencia para los países que forman la OCDE Robles Urgal, Pedro Serrano Fornós, Jesús
2 sigma beta Introducción Hipótesis de convergencia 2 conceptos de convergencia económica Beta
3 Muestra analizada AÑO DE ENTRADA A LA OCDE PAÍSES Canadá, EEUU, Reino Unido, Dinamarca, Islandia, T = [1980; 2014] Noruega, Islandia, Noruega, Turquía, España, Portugal, Francia, Irlanda, Bélgica, Alemania, Grecia, Suecia, Suiza, Austria, Holanda, Luxemburgo. Italia, Japón, Finlandia, Australia, Nueva Zelanda. México, República Checa, Hungría, Polonia, Corea, Eslovaquia. Panel de 34 Países 1190 observaciones Chile, Eslovenia, Israel, Estonia. Fuente: Elaboración propia a partir de datos en
4 Beta La convergencia sigma refleja la dispersión de la variable estudiada a lo largo del tiempo.
5 Beta Fuente: Elaboración propia a partir de datos en
6 Beta Beta La hipótesis de convergencia Beta refleja la relación negativa entre la tasa de crecimiento del stock de capital y el nivel inicial de dicho factor. k k k0
7 Beta Beta Absoluta Fuente: Elaboración propia a partir de Crecimiento Económico, Robert J. Barro, X. Sala-i-Martin, pp
8 Beta Beta Condicional Fuente: Elaboración propia a partir de Crecimiento Económico, Robert J. Barro, X. Sala-i-Martin, pp
9 Beta Ecuaciones de convergencia Beta Beta absoluta Beta condicional
10 Beta Descripción de las Variables VARIABLE OBSERVACIONES MEDIA DESV. EST. MIN MAX LN(y i,t ) IG i,t CH i,t s i,t IB i,t (n + g + δ) i,t Fuente: Elaboración propia a partir de datos en
11 Beta Método de estimación Correlación del retardo del PIBpc con el error Metodología de estimación dinámica Utilizando el estimador GMM en diferencias (exceso de instrumentos) Reducción del número de instrumentos a partir del estimador GMM en sistemas Autocorrelación de orden 2 Introducir como instrumento el tercer retardo del PIBpc
12 Beta Ecuaciones de convergencia Beta Beta absoluta Beta condicional
13 Beta Método de estimación Correlación del retardo del PIBpc con el error Metodología de estimación dinámica Utilizando el estimador GMM en diferencias (exceso de instrumentos) Reducción del número de instrumentos a partir del estimador GMM en sistemas Autocorrelación de orden 2 Introducir como instrumento el tercer retardo del PIBpc
14 Beta Estimación convergencia Beta absoluta (GMM system) VARIABLE COEFICIENTE DESV. EST. T-ESTADÍSTICO P-VALOR LN(y i,t 1 ) (***) Β (IMPLÍCITO) 0.255% TEST SARGAN TEST HANSEN TEST ARELLANO-BOND AR(3) P-value=0.343 Nº INSTRUMENTOS 2 VARIABLE EXPLICADA ln(y i,t )
15 Beta Estimaciones convergencia Beta condicional (GMM system) VARIABLE VARIABLES ESTRICTAMENTE EXÓGENAS VARIABLES EXÓGENAS Y PREDETERMINADAS LN(y i,t 1 ) (***) (***) Β (IMPLÍCITO) -5.22% -3.27% IG i,t (***) CH i,t (**) (**) s i,t (**) IB i,t (n + g + δ) i,t CONSTANTE (***) TEST SARGAN TEST ARELLANO-BOND AR(3) AR(3) P-value=0.889 P-value=0.881 Nº INSTRUMENTOS 8 10 VARIABLE EXPLICADA ln(y i,t ) ln(y i,t )
16 VARIABLE COEFICIENTE DESV. EST. T-STADISTIC P-VALOR LN(y i,t 1 ) (***) Β (IMPLÍCITO) -5.17% IG i,t CH i,t (*) s i,t (**) IB i,t (***) (n + g + δ) i,t CONSTANTE TEST SARGAN TEST HANSEN AR(3) P-value=0.691 Nº INSTRUMENTOS 10 VARIABLE EXPLICADA ln(y i,t ) TEST ARELLANO-BOND Beta Estimaciones convergencia Beta condicional (GMM system) [1990;2007]
17 Beta Conclusiones
18 Beta Extensiones o Contraste de que el φ = 1 o de robustez del modelo o Estimación consistente del periodo [2008;2014]
19 MUCHAS GRACIAS POR VUESTRA ATENCIÓN
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