Модел на случайни грешки с променливи във времето параметри
Моделът на случайни грешки с променливи във времето параметри разширява класическата панелна рамка на случайните грешки, като позволява коефициентите на регресия да се променят във времето и между единиците. Вместо да се налага един фиксиран наклон за всички индивиди и периоди, всеки коефициент се третира като случайна извадка, която се развива, улавяйки истинска параметрична нестабилност, като същевременно запазва допускането за случайни грешки, че компонентите, специфични за единицата, не са корелирани с регресорите.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Swamy, P. A. V. B. (1970). Efficient inference in a random coefficient regression model. Econometrica, 38(2), 311–323. DOI: 10.2307/1913012 ↗
- Hsiao, C. (1975). Some estimation methods for a random coefficient model. Econometrica, 43(2), 305–325. DOI: 10.2307/1913588 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Random Effects Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/time-varying-parameter-random-effects-model
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Байесов модел с произволни ефектиИконометрия↔ сравняване
- Модел с фиксирани ефектиИконометрия↔ сравняване
- Модел с произволни ефекти за панелни данниИконометрия↔ сравняване
- Модел с времево променящи се параметри и фиксирани ефектиИконометрия↔ сравняване
- Анализ на панелни данни с времево променящи се параметриИконометрия↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →