Views provided by UsageCounts
handle: 11380/20745
Date variabili I(1), è possibile ottenere una scomposizione di tali variabili in una componente permanente, I(1), ed una transitoria, I(0). In questo lavoro mostriamo che, dato il vettore Xt = (X1t,X2t)' che include variabili non stazionarie, se le due serie possiedono una relazione di lungo periodo con vettore di cointegrazione (1, -1)' ed, inoltre, il termine di correzione del'errore non causa nel lungo periodo la prima variabile, allora segue che è possibile identificare questa prima variabile quale componente di trend, permanente della seconda. Una applicazione empirica su dati italiani illustra il risultato teorico.
Scomposizioni Permanenti-Transitorie; Cointegrazione; Esogeneità
Scomposizioni Permanenti-Transitorie; Cointegrazione; Esogeneità
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
| views | 10 |

Views provided by UsageCounts