A comparison of model selection criteria

Mills, Jeffrey A.; Prasad, Kislaya

doi:10.1080/07474939208800232

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“…Heckman and Walker (1987) include the Schwarz criterion in their set of criteria to choose among competing duration models. Mills and Prasad (1992) find that the Schwarz criterion consistently outperforms other model selection criteria in a Monte Carlo analysis. In our case, the Schwarz criterion favors the model in which both the control function and regional fixed effects are included.…”

Section: B Control Function Resultsmentioning

confidence: 97%

The Location Decisions of Foreign Investors in China: Untangling the Effect of Wages Using a Control Function Approach

Liu

Lovely

Ondrich

2010

Review of Economics and Statistics

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Abstract-There is almost no support for the proposition that capital is attracted to low wages from firm-level studies. We examine the location choices of 2,884 firms investing in China between 1993 and 1996 to offer two main contributions. First, we find that the location of labor-intensive activities is highly elastic to provincial wage differences. Generally, investors' wage sensitivity declines as the skill intensity of the industry increases. Second, we find that unobserved location-specific attributes exert a downward bias on estimated wage sensitivity. Using a control function approach, we estimate a downward bias of 50% to 90% in wage coefficients estimated with standard techniques.

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Section: B Control Function Resultsmentioning

confidence: 97%

The Location Decisions of Foreign Investors in China: Untangling the Effect of Wages Using a Control Function Approach

Liu

Lovely

Ondrich

2010

Review of Economics and Statistics

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“…Since arbitrarily chosen specifications of a VAR model are likely to produce unreliable results, we use a data based model selection criterion to specify the VAR model for Greece's economy. Among various model selection criteria the one proposed by Schwartz [24] , known as Schwartz Bayesian information criterion (SBC), is shown to outperform other alternatives [30] . Therefore, our specification of the VAR model is based on Schwartz Bayesian information criterion.…”

Section: Var Model With An Error Correction Mechanismmentioning

confidence: 99%

Tax Revenues and Economic Growth: An Empirical Investigation for Greece Using Causality Analysis

Anastassiou¹,

Dritsaki²

2005

J. of Social Sciences

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This study examines the relationship between tax revenues and the rate of economic growth for Greece. The viewpoint that the low ratio of direct to indirect taxation promotes high economic growth has been a main subject for discussion. However, not many papers have attempted to test the above hypothesis. One of the main problems that researchers are facing is the lack of time series data over a sufficiently long period. This brings out particular problems when testing for unit roots and cointegration between time series of the variables used. In this study, we try to analyse the relationship between total tax revenues, income tax and tax on capital gains, gross domestic saving and the rate of economic growth. In order to find this relationship, annual data from 1965 until 2002 and causality analysis are used. The findings have shown that there exists causal relationship between tax revenues and economic growth in Greece.

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“…Cependant, quelques auteurs, Hannan et Quinn (1979) par exemple, pour les modèles AR, ont étudié les performances des critères dans des cas où il n'existe pas de vrai ordre fi ni. Des études de simulation de ce type sont Hannan et Quinn (1979), Geweke et Meese (1981), Lütkepohl (1985), Koehler et Murphree (1988), Mills et Prasad (1992), Ducharme (1997) et Anderson et al (1998). Comme le présent article, toutes ces études traitent du problème de l'estimation de la meilleure représentation d'un processus et non pas de l'estimation d'une caractérisation d'un processus de nuisance à utiliser dans des tests d'hypothèses.…”

Section: éValuation De Critères D'information Pour La Sélection De Mounclassified

Évaluation de critères d’information pour les modèles de séries chronologiques

Galbraith¹,

Zinde‐Walsh²

2005

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Résumé Il existe plusieurs critères d’information dont le but est de faciliter la sélection du modèle statistique représentant le mieux possible la réalité. Ces critères s’appliquent notamment au cas des modèles de séries chronologiques à une seule variable. La théorie asymptotique peut être utilisée pour faire un choix entre ces critères. Par exemple, si le modèle possède un ordre authentique, il peut être démontré que certains critères sont fortement convergents pour cet ordre. Historiquement, l’estimation en échantillon fini se base sur la sélection d’un ordre unique, même si plusieurs auteurs reconnaissent l’importance du cas où il n’existe pas de vrai ordre fini. Nous proposons ici un survol de la littérature sur les critères d’information et sur leur comparaison asymptotique et en échantillons finis. Nous présentons également quelques comparaisons de critères en échantillons finis en ne prenant pas pour acquis un ordre authentique au modèle. Nous utilisons alors une mesure de distance dans le but d’évaluer les performances de divers critères dans la sélection de modèles simulés. Cette mesure nous permet de juger l’exactitude de la sélection de l’ordre des modèles résultant de l’utilisation des critères (la sélection non optimale) par rapport à la sélection de l’ordre des modèles simulés (la sélection optimale). Ceci n’est pas possible dans le cas où l’on assume une forme vraie par rapport à laquelle on compare notre modèle.

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A comparison of model selection criteria

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The Location Decisions of Foreign Investors in China: Untangling the Effect of Wages Using a Control Function Approach

The Location Decisions of Foreign Investors in China: Untangling the Effect of Wages Using a Control Function Approach

Tax Revenues and Economic Growth: An Empirical Investigation for Greece Using Causality Analysis

Évaluation de critères d’information pour les modèles de séries chronologiques

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