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Preliminary Extension Results

ECON7030, Semester 1, 2022

Introduction:

The potential relationship between inequality and economic growth has been extensively studied in the literature (Cingano 2014; Lee and Son; 2016; Henderson, Qian, and Wang 2015). I choose to replicate a recent study by Bentzena &Tungb (2021) from this strand of the literature which  examines if poverty or inequality has causal impact on income. Using data from sixty-one provinces in Vietnam, authors undertake Granger causality test based on out- of-sample forecast errors with data from 2006 to 2018. Results do not indicate any causal relationship between inequality (estimated by Gini coefficients and poverty rates) and income.

I aim to extend the analysis by Bentzena &Tungb (2021) using a different measure of inequality – Atkinson index (Atkinson, 1970). The measure is useful in determining which end of the

income distribution contribute most to the observed income inequality.        I report the preliminary results of my re-analysis1 in below table (or figure).

Table 1: Mean squared forecast errors using Atkinson’s index and Gini coefficient: Vietnam, 2006-2018 [insert your own table or figure].

Model

1

2

3

4

Gini income

.00853

.07650

.00026

.00013

Atkinson Index

.00505

.00136

.00010

.00013

Note: The forecast errors may have positive/negative signs and therefore the mean of the squared errors are reported in the table.

Interpretation of results:

The forecast errors in Table 1 are for three of the cases with smallest values for models (2) and (4) of OP indicating that the Gini index did not improve the forecast performance. For Atkinson index, model (3) of OP has the lowest squared error compared to model (4) indicating that this index improves the forecast performance

Discuss if the results are similar or different from what you expected? If different, why?

I expected forecast errors using Atkinson index to be smaller than those using Gini coefficients in all four models. Results match my expectations for models 3 and 4 only.

Discuss if the results of your extension (or re-analysis) are similar or different from OPs results? If different, why?

[As to the why part, please dontjust write/or say: I think it is different because… ….”. It does not matter what you think unless you provide supporting evidencefrom the literature (suitable citation) against your claim].

My results which are reported in Table 1, are different from OP’s results. They key explanation is  that  Gini  coefficient  summarizes  the  dispersion  of income  across  the  entire  income distribution, while the Atkinson index becomes more sensitive to changes at the lower end of the income distribution as the level of inequality aversion increase (OECD, 2010). Following Smith (2016), forecast errors tend to increase ifthe measure is sensitive to the entire distribution (as In Gini index).

State if you are happy with your results or if there are conceptual or econometric issues associated with your results. In the presence of significant misspecifications in the models, how would you deal with the problems.

One potential econometric concern in identifying the casual effect of inequality on income using Atkinson index, is the presence of structural causality. A possible solution is the use of simultaneous  equation  models  (SEM)  with  recursive  structure  with  suitable  exclusion restrictions (White, 2010).

State if you are confident about handling the codes. If not, how do you propose to deal with the problem?

I am confident that I will be able to handle the Stata (or matlab) codes provided by OP to complete this replication. I am not very familiar with SEM, but I am currently reading the relevant  chapters  from  an  excellent  introductory  econometrics  text  book  (Woolridge, 2001) to learn more about SEM. I will also attend the weekly consultations and workshops to clarify (with my teaching team) my understanding of the model and the codes.

References  (use Harvard style)

1.

2.

3.

4.

Appendix

I have uploaded the Stata do file with codes of my extension. The codes will generate Atkinson index, Gini index; and produce the results of the four models reported in Table1.  At the next stage, I will estimate SEM with recursive structure. (Studnets, please add a similar paragraph) at the end.