CS-DL
CS-DL (Cross-Sectional Distributed Lag) is a simplified dynamic panel model regressing outcomes on current and lagged explanatory variables without explicit autoregressive terms, while accounting for cross-sectional dependence. Built on Pesaran et al. (2001) and extended by Chudik et al. (2014), it estimates dynamic effects more parsimoniously than ARDL when autocorrelated lags are less critical. This approach is valuable for short-horizon effects and policy impact analysis.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
- Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships and dynamics. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. · DOI 10.1002/jae.616
- Chudik, A., Kapetanios, G., & Pesaran, M. H. (2014). Common correlated effects estimation in large panels with cross-sectional dependence. Econometric Reviews, 34(6-10), 1078-1088. · URL
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.