This dataset allows us effectively

This dataset allows us effectively to estimate panel regressions and analyze various multivariate time-series models within each geographic region and income group. Despite the shortcomings from regional aggregations, we believe that our approach to estimate
models based on geographic regions and income groups has several advantages in terms of providing policy implications compared to previous time-series and cross-sectional studies that
include large numbers of heterogeneous countries or individual cases. Each region is a set of homogeneous countries (e.g., similar GDP per capita, finance structure, culture, etc.) but with enoughvariation in explanatory variables to perform panel regressions and multivariate time-series models. Therefore, it is possible to document the association between finance and growth by dynamically examining different economic roles, causality, directions, and timing among proxy measures for financial development and economic growth across geographic regions and income groups with the objective of documenting financial liberalization and assessing some policy implications.

Results (Vietnamese) 1:

Số liệu này cho phép chúng tôi một cách hiệu quả để ước tính bảng regressions và phân tích các mô hình chuỗi thời gian đa biến trong mỗi nhóm địa lý vùng và thu nhập. Mặc dù những thiếu sót từ khu vực lót máy ngành màu, chúng tôi tin rằng cách tiếp cận của chúng tôi để ước tínhCác mô hình dựa trên vùng địa lý và thu nhập nhóm có một số lợi thế về cung cấp ý nghĩa chính sách so với chuỗi thời gian trước đây và nghiên cứu về mặt cắtbao gồm một số lượng lớn các quốc gia không đồng nhất hoặc trường hợp cá nhân. Mỗi vùng là một tập hợp của các quốc gia đồng nhất (ví dụ như, tương tự như GDP bình quân đầu người, cấu trúc tài chính, văn hóa, vv), nhưng với enoughvariation trong biến giải thích để thực hiện bảng regressions và đa biến chuỗi thời gian mô hình. Do đó, nó có thể tài liệu sự liên kết giữa tài chính và phát triển bởi tự động kiểm tra vai trò kinh tế khác nhau, quan hệ nhân quả, chỉ dẫn, và thời gian trong số các biện pháp tài chính phát triển và tăng trưởng kinh tế ủy quyền trên vùng địa lý và thu nhập nhóm với mục tiêu của tài liệu tự do hoá tài chính và đánh giá một số tác động chính sách.

Results (Vietnamese) 2:

Bộ dữ liệu này cho phép chúng tôi có hiệu quả để ước lượng hồi quy bảng và phân tích mô hình đa biến chuỗi thời gian khác nhau trong mỗi nhóm khu vực và thu nhập địa lý. Mặc dù những thiếu sót từ các kết hợp khu vực, chúng tôi tin rằng cách tiếp cận của chúng tôi để ước lượng
các mô hình dựa trên khu vực địa lý và các nhóm thu nhập có nhiều lợi thế trong việc cung cấp gợi ý chính sách so với chuỗi thời gian và cắt ngang các nghiên cứu trước đó
bao gồm một số lượng lớn của các nước không đồng nhất hoặc trường hợp cá biệt. Mỗi khu vực là một tập hợp các nước không đồng nhất (ví dụ, GDP bình quân đầu, cơ cấu tài chính, văn hóa, vv), nhưng với enoughvariation trong biến giải thích để thực hiện hồi quy bảng điều khiển và mô hình chuỗi thời gian nhiều chiều. Vì vậy, nó có thể ghi lại các mối liên hệ giữa tài chính và tăng trưởng bằng cách tự động kiểm tra vai trò khác nhau về kinh tế, quan hệ nhân quả, phương hướng, và thời gian giữa các biện pháp proxy cho phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế giữa các khu vực địa lý và các nhóm thu nhập với các mục tiêu của tài liệu tự do hóa tài chính và đánh giá một số gợi ý chính sách.