home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / sci / math / stat / 2375 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-11-18  |  1.7 KB  |  40 lines
  1. Newsgroups: sci.math.stat
  2. Path: sparky!uunet!charon.amdahl.com!pacbell.com!sgiblab!sdd.hp.com!usc!elroy.jpl.nasa.gov!ucla-cs!ucla-mic!agsm!iwelch
  3. From: iwelch@agsm.ucla.edu (Ivo Welch)
  4. Subject: Questions on GS-Causality With Panel Data Set
  5. Message-ID: <1992Nov18.145329.4290@mic.ucla.edu>
  6. Nntp-Posting-Host: risc.agsm.ucla.edu
  7. Organization: UCLA, Anderson Graduate School Of Management
  8. Date: 18 Nov 92 14:53:28 PST
  9. Lines: 29
  10.  
  11.  
  12. I  have   a basic understanding  of Granger-Simms   causality  (or, better, GS
  13. temporal ordering). I have seen bivariate time-series tests in two flavors:
  14.  
  15.     [1] a vector autoregression (Y_0= a Y_-1 + b X_-1 + n)
  16.     [2] two time-series regressions and a subsequent correlation
  17.     of the residuals (Y_0 = a Y_-1 + n_t; X_0 = b X_-1 + m_t;
  18.     if n_t-1 correlates with m_t, then "Y sort of causes X".
  19.  
  20. I presume that the first method is less restrictive than  the first, but loses
  21. a little by mixing expected changes with unexpected changes.  (I may be wrong,
  22. here, altogether.) Further, multivariate extensions are a bit  less natural in
  23. the second procedure.
  24.  
  25. Most studies seem to perform either of  these analyses with  long time series.
  26. Yet, I  have a  panel data set   with only 5 years  of  data, but thousands of
  27. firms/people.  My question  is whether it makes much  sense  to  run the above
  28. regressions cross-sectionally (and year-by-year or pooled),  and claim GS-like
  29. causality.  It does appear to be different; the  relevant statement is now how
  30. does a cross-sectional outlier  in X_{i,t-1} correlate with a  cross-sectional
  31. outlier in Y_{i,t}.
  32.  
  33. Are   there comparable   studies   (especially if    these    studies use easy
  34. computational/notational  methods; I am less  interested  in asymptotic theory
  35. than I am interested in actual use).
  36.  
  37. Thanks.
  38.  
  39. /ivo welch
  40.