Pooled Time-Series Cross-Section Estimation

Econometrica ◽  
1977 ◽  
Vol 45 (6) ◽  
pp. 1535 ◽  
Author(s):  
Arthur Havenner ◽  
Ronald Herman
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Pooled Time Series

scholarly journals Determinantes políticos do déficit fiscal nos estados brasileiros (1987-1997)

2010 ◽  
Vol 18 (35) ◽  
pp. 131-149 ◽  
Author(s):  
Cristiane Batista ◽  
Ximena Simpson
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Standard Error ◽  
De Se ◽  
Pooled Time Series ◽  
Section Analysis

O objetivo do trabalho é analisar os determinantes do balanço fiscal nos estados brasileiros em um período de grande instabilidade da economia do país: as décadas de 1980 e 1990. O argumento principal do trabalho postula que, mesmo em um contexto de ajuste fiscal, fatores ligados à inclinação ideológica do chefe do poder Executivo estadual, à capacidade decisória do poder Legislativo nesse nível de governo, bem como a relação entre estados e governo federal são parâmetros fundamentais para o entendimento da situação fiscal da federação brasileira. A metodologia empregada para verificar o modelo teórico corresponde à análise econométrica de painel, também conhecida como séries agregadas (em inglês: pooled time series - cross section analysis), que nos permite considerar concomitantemente a dimensão espaço (estados) e a dimensão tempo (ano). Na estimação dos parâmetros do modelo, seguimos o método "panel corrected standard error" (OLS com erro padrão corrigido), sugerido por Beck e Katz para análises de painel de dimensões similares às do presente trabalho. Nossos resultados corroboram a previsão da importância de se considerar as subunidades da federação. As análises que buscam explicar o desempenho da administração macroeconômica nacional não podem deixar de levar em conta a relevância das instituições subnacionais e seu impacto na estrutura de incentivos dos atores envolvidos nos processos decisórios.

WAGNER'S LAW: A POOLED TIME-SERIES, CROSS-SECTION COMPARISON

1985 ◽  
Vol 38 (2) ◽  
pp. 209-218 ◽  
Author(s):  
SOHRAB ABIZADEH ◽  
JOHN GRAY
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Wagner’S Law ◽  
Wagner's Law ◽  
Pooled Time Series

A pooled time-series—cross section analysis of returns on alternative sources of bank capital

1985 ◽  
Vol 17 (6) ◽  
pp. 1023-1041
Author(s):  
William L. Wilbur ◽  
George L. Miller ◽  
William J. Brown
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Bank Capital ◽  
Alternative Sources ◽  
Pooled Time Series ◽  
Section Analysis

The impact of higher quality government regulation of business and greater economic freedom on living standards

2016 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 82-94 ◽  
Author(s):  
Richard Cebula ◽  
Fabrizio Rossi ◽  
Jeff Clark
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Cross Section ◽  
Economic Freedom ◽  
Government Regulation ◽  
Living Standards ◽  
Cross Section Data ◽  
Content Type ◽  
Section Data ◽  
Pooled Time Series ◽  
The Impact

Purpose – The purpose of this paper is to evaluate whether two specific forms of government policy influence entrepreneurship and hence the performance economy as a whole. Performance is measured in terms of living standards and growth therein. The policies are, as follows: higher quality government regulation of businesses and higher levels of economic freedom. Design/methodology/approach – The paper first provides a basic model focussing upon the regulation and economic freedom variables. The study then adds a dummy variable for G8 nations, a tax burden variable, and the long-term interest rate and provides six estimates. The empirical analysis involves pooled time-series/cross-section data for the OECD over the period 2003-2007. Findings – The findings indicate that for OECD nations, higher quality public regulation promotes entrepreneurial spirit and performance. Higher economic freedom does the same. The findings are that higher quality government regulation of business and higher levels of economic freedom lead to higher growth rates in the standard of living. Originality/value – The time period studied, i.e., just prior to the Great Recession, the context of the OECD, the adoption of pooled time-series/cross-section data, and the specific choice of variables in the analysis, along with the estimation of possibly unique or close to unique specifications involving the growth rate of living standards per se make this study different.

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