পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| সময়-পরিবর্তনশীল প্যারামিটার ডাইনামিক প্যানেল ডেটা মডেল× | স্টেট স্পেস মডেল (কালম্যান ফিল্টার)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | অর্থমিতি | অর্থমিতি |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1990s–2000s | 1990 |
| প্রবর্তক≠ | Hsiao, Pesaran, and related panel time-series literature | Harvey; Durbin & Koopman (state space treatment); Kalman filter |
| ধরন≠ | Dynamic panel model with time-varying coefficients | State space time series model |
| মৌলিক উৎস≠ | Canova, F., & Ciccarelli, M. (2009). Estimating multicountry VAR models. International Economic Review, 50(3), 929-959. DOI ↗ | Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. DOI ↗ |
| অপর নাম | TVP dynamic panel model, time-varying coefficient panel model, TVP-DPD model, state-space dynamic panel model | state space, Kalman filter, unobserved components model, Durum Uzayı Modeli (State Space / Kalman Filter) |
| সম্পর্কিত≠ | 2 | 4 |
| সারসংক্ষেপ≠ | The time-varying parameter dynamic panel data model combines lagged dependent variables with coefficients that evolve over time across panel units. It extends conventional dynamic panel models by allowing slope parameters to shift across periods, making it well-suited for studying structural change, heterogeneous adjustment dynamics, and parameter instability in macro-panels and cross-country datasets. | A state space model is a general time series framework that describes a series through unobserved (latent) state variables linked by a measurement equation and a transition equation, with the states estimated in real time by the Kalman filter. Developed in the state space tradition of Harvey (1990) and Durbin & Koopman (2012), it nests ARIMA and exponential smoothing as special cases. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|