Advanced Econometrics I (Cross-sectional and Panel Data Analysis)

ECO3001M

The coursework for this module consists of an individual assignment. It accounts for 40% of the total assessment. The required word count is 1,000 words in total excluding tables,           graphs, and appendices.

The aim of this coursework is to apply the econometric approaches on survey data, instead of in-depth discussion on theories. The answers are expected to include the estimation result        tables whenever regression is undertaken. Students are expected to submit their Stata .do files for this coursework.1

In this coursework, you will investigate empirically the business environment and economic performance of firms by using firm-level dataset from one ofthe countries included in the    World Bank Enterprise Survey Data. The Enterprise Surveys collect information about a       country's business environment, how it is experienced by individual firms, how it changes    over time, and about the various constraints to firm performance and growth. The full data    sets are available to researchers and include all questions from the surveys at the firm level.

Instructions to download the data:

Registration: go to website:Sign Up Page (enterprisesurveys.org) . You will need to choose your username and password, registration is free.

Once registration is completed, login and download the data following the steps below:

1)  Login with your username and password, you will be directed to the ‘Full Survey Data’ page.

2)  Select ‘panel data’ under ‘Survey Type’ on the left.

3)  Select year 2015, 2016, 2017, 2018.

4)  Download the corresponding data and documentation from your chosen country. Make sure you have the ‘Data by Economy’ view instead of ‘Combined Data’.

5)  Extract the data and survey documentation files on your pc and the data file is ready to open in STATA.

There are in total more than 135 country panel from this survey, students are advised to choose a country from the Country List in Appendix.

Answer ALL of the Following Questions

Part A: Data management (20 Marks)

1)   Select and rename variables in Table 1. ‘Old name’ refers to the variable name in the original dataset while ‘new name’ is the new corresponding name to be defined.2 (10 Marks)

Table 1: Variable List

2)   Generate new variable exp_dum (export dummy) equals 1 ifsales_exp is positive, otherwise

0. Generate new variableforeign_dum (foreign ownership dummy) equals 1 ifforeign is        positive, otherwise 0. Generate new variable soe_dum (state ownership dummy) equals 1 if   soe is positive, otherwise 0. Produce a summary statistic of all variables in Table 1 and these three dummies. Summary statistics table should include observation number, mean, standard deviation, minimum, and maximum values. (10 Marks)

Part B: Discrete Choice Variables (40 Marks)

1)   Estimate the following equation with linear probability, Logit and Probit models, and compare the corresponding estimated coefficients obtained from these three different approaches. (10 Marks)

(_   = 1|) = (   + 1_   +  2 _   +

4 _   +  5    +  )                                                                                          (1)

Where X is a set of explanatory and control variables, includingforeign_dum, soe_dum, reg_time, and employees.

Based on the estimated coefficients obtained above, answer thefollowing questions

2)   Discuss what factors would potentially affect a sample firm’ likelihood to become an exporter? (10 Marks)

3)   Holding other factors constant, discuss whether the likelihood of a foreign firm to become an exporter is significantly different from a non-foreign firm? (10 Marks)

3 Some country may use different name for variable panelid. Indonesia, Ethiopia and Philippines in the 2015 survey were using idstd2015 while Laos 2016 was using idstd2016.

4 Several countries use n5a instead. They are Niger2016, Togo2016, Benin2016, Kenya2018, and Laos2018.

4)   Holding other factors constant, calculate by how much a firm’s chance to become an exporter would increase if reg_time grows from 20% to 30%? (10 Marks)

Part C: Panel Analyses (40 Marks)

Assuming total production is measured by Sales, and labour input is measured by the total number of employees, a simple Cobb Douglas production function can be written as:

 =  ∗  ∗                                                                                                                    (2)

Where A is the total factor productivity and Capital refers to the capital input. Taking logarithm on both side, equation (2) is transformed to

Cross-sectional:  ( ) = ln() +  ∗ ln( ) +  ∗ ln() +  

Panel:                   ( ) = ln() +  ∗ ln( ) +  ∗ ln() +  

(3)

(4)

1)   Using the same data you have collected, transform variables ‘Sales, Capital and labour     (employees)’ into logarithm values. Estimate equation (3) with OLS and interpret the        estimated coefficient. Discuss the capital and labour elasticities of sales, respectively. (10 Marks)

2)   Based on variable ‘panel’, keep firms appearing at least two waves and drop the rest             observations. Set the dataset in panel format, then obtain the estimated coefficients in            equation (4) by using fixed effect approach. Compare the results with the one obtained from OLS and discuss which one is preferred. (10 Marks)

3)   Includeforeign_dum, soe_dum, reg_time, and sales_export as control variables in equation

(4), then rerun the fixed effect model, discuss the findings. (10 Marks)

4)   Using relevant economic theories or literatures, choose two additional variables from the       questionnaire to add into the production equation (4). Rerun the new model and interpret the results. Based on the new findings, explain why these two additional variables are suggested (or not suggested) to include in equation (4).  (10 Marks)

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

End of coursework questions. You should have answered all Questions.