ScholarGate
Assistent
Regression modelPanel cointegration

Kryds-sektionel ARDL

CS-ARDL (Kryds-sektionel ARDL) anvender ARDL-rammeværket på paneldata, mens der eksplicit tages højde for kryds-sektionel afhængighed – korrelation af chok og relationer på tværs af enheder (lande, virksomheder, regioner). Introduceret af Pesaran og kolleger (2016) udvider den panel-ARDL-metoder til at håndtere fælles faktorer eller globale chok, der påvirker alle enheder samtidigt. Dette er afgørende for realistisk modellering af internationalt integrerede økonomier og virksomhedsnetværk.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Pesaran, M. H., & Smith, R. (2016). Testing weak cross-sectional dependence in large panels. Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117. link
  2. 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

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/da/econometrics/cs-ardl

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Refereret af

ScholarGateCS-ARDL (Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/econometrics/cs-ardl · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026