Multiple and pairwise non‐nested tests of the influence of taxes on money demand
税收影响货币需求的多模型与两两非嵌套检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要比较包含自回归结构的 M1 货币需求模型，属于宏观时间序列建模。
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税收影响货币需求的多模型与两两非嵌套检验
- 研究问题
- 如何比较因变量不同的自回归非嵌套货币需求模型，税前变量与 GNP 哪种更适合解释 M1？
- 方法与思路
- 作者采用线性嵌入技术实施多模型和两两非嵌套检验，并利用小样本调整考察交易性货币需求模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，小样本调整降低了所考察模型的 P 检验水平，应用结果支持在 M1 方程中优先采用税前变量的假说。
- 阅读关注点
- 应核对不同因变量如何嵌入同一检验框架、小样本调整公式，以及模型比较对动态设定和检验方向的敏感性。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明样本、模型方程或检验数值；模型比较的支持不能直接解释为税收影响的因果识别。
原文摘要
Abstract The minimal computational requirements of the linear embedding techniques initiated by Davidson and MacKinnon (1981) accommodate multiple and binary tests of autoregressive, non‐nested regression models with different dependent variables. The small sample adjustments of Fisher and McAleer (1981) effectively reduce the size of the P‐tests for our models. Our application to transactions demand for money models supports the Holmes and Smyth (1972) hypothesis that pre‐tax variables are preferred to GNP in M1 money equations.