نموذج الانحدار الذاتي ذي الفجوات الزمنية الموزعة المقطعي
يطبق نموذج CS-ARDL (نموذج الانحدار الذاتي ذي الفجوات الزمنية الموزعة المقطعي) إطار عمل ARDL على بيانات السلاسل الزمنية المقطعية (panel data) مع الأخذ في الاعتبار بشكل صريح التبعية المقطعية (cross-sectional dependence) — أي ارتباط الصدمات والعلاقات عبر الوحدات (البلدان، الشركات، المناطق). قدمه بيساران وزملاؤه (2016)، وهو يوسع نطاق طرق ARDL للبيانات المقطعية لمعالجة العوامل المشتركة أو الصدمات العالمية التي تؤثر على جميع الوحدات في وقت واحد. وهذا أمر بالغ الأهمية للنمذجة الواقعية للاقتصادات المتكاملة دوليًا وشبكات الشركات.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Pesaran, M. H., & Smith, R. (2016). Testing weak cross-sectional dependence in large panels. Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117. link ↗
- Chudik, A., Kapetanios, G., & Pesaran, M. H. (2018). A one covariate at a time, multiple testing approach to variable selection in high-dimensional linear regression models. Econometric Reviews, 37(8), 953-1010. DOI: 10.3982/ecta14176 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/cs-ardl
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- توزيع الأبطاء المقطعيالاقتصاد القياسي↔ قارن
- نموذج الانحدار الذاتي الموزع غير الخطي عبر المقاطع (CS-NARDL)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- نموذج الانحدار الذاتي المتجهي للبيانات المقطعية (Panel VARX)الاقتصاد القياسي↔ قارن