見かけ上無関係な共和分回帰と自己回帰分布ラグ動学：推定、境界検定、方程式間推論
Seemingly Unrelated Cointegrating Regressions with Autoregressive Distributed Lag Dynamics: Estimation, Bounds Testing, and Cross-Equation Inference (原題)
Arif MA, Furuoka F
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、SUR-ARDLフレームワークを開発し、小規模クロスセクションパネルにおける共和分関係の推定と検定を効率化する。提案推定法は、長期共分散行列を必要とせず、有限標本歪みを軽減する。モンテカルロ実験とASEAN諸国の再生可能エネルギーと経済成長の関係への応用により、推定効率の向上と新たな共和分関係の発見を示す。
English
This paper develops a SUR-ARDL framework for efficient estimation and testing of cointegrating relationships in small-N panels. The proposed estimator avoids long-run covariance matrices, reducing finite-sample distortions. Monte Carlo and an application to the renewable energy-growth nexus in ASEAN show efficiency gains and new cointegration findings.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では、再生可能エネルギー導入と経済成長の関係を分析する際に、本手法がより精緻な実証分析を可能にする。特に、都道府県別データや企業パネルデータを用いた研究に応用でき、エネルギー政策の効果評価に貢献し得る。
In the global GX context
Globally, this paper contributes to the econometric toolkit for analyzing energy transition dynamics, offering improved inference for cross-country or regional panels. It can strengthen empirical evidence on the renewable energy-growth nexus, relevant for policy evaluation and sustainable development goals.
👥 読者別の含意
🔬研究者:GX研究者は、再生可能エネルギーと経済成長の関係を分析する際に、本手法を適用することでより頑健な結果を得られる。
🏛政策担当者:政策担当者は、再生可能エネルギー導入の経済効果を評価する際に、本手法による実証結果を参考にできる。
📄 Abstract（原文）
<title>Abstract</title> <p> This paper develops a seemingly unrelated autoregressive distributed lag (SUR-ARDL) framework for estimating and testing cointegrating relationships in panels with small cross-sectional dimension. By embedding the Pesaran et al. (2001) error-correction specification within a Zellner (1962) SUR system, the estimator exploits cross-equation correlation for efficiency while the ARDL lag structure parametrically removes second-order endogeneity and serial correlation biases without semi-parametric corrections. Unlike the FM-SUR estimator of Wagner et al. (2020, Journal of Econometrics) and the FM-GLS estimator of Lin and Reuvers (2025, Oxford Bulletin of Economics and Statistics), the proposed estimator requires only the N × N contemporaneous error covariance rather than 2N × 2N long-run covariance matrices, eliminating the principal source of finite-sample distortion in these methods. We establish that the feasible GLS estimator achieves a mixed-normal limiting distribution, the SUR bounds F-statistic inherits the Pesaran et al. (2001) bounds property regardless of the integration order of regressors, and cross-equation Wald tests for poolability and coefficient equality attain chi-squared distributions. A Monte Carlo study with demonstrates RMSE reductions of relative to single-equation OLS, substantial power gains for the bounds cointegration test, reliable covariance estimation with zero invertibility and adequate size with bootstrap critical values. An application to the renewable energy-economic growth nexus in ASEAN countries shows that SUR-ARDL reduces standard errors, detects cointegration in Vietnam where single-equation methods fail, and reveals a two-cluster structure of adjustment speeds slow-adjusting fossil fuel producers versus fast-adjusting energy importers through cross-equation hypothesis tests unavailable to equation-by-equation methods. <bold>JEL Classification:</bold> C13, C32, C33, Q43. </p>
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9237078/v1first seen 2026-08-22 04:24:25 · last seen 2026-09-01 04:44:02
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。