Ökonometrische Modelle
61 Methoden in dieser Familie.
Ausgewählt
Zweistufige Kleinste-Quadrate-Regression (2SLS / IV)Two-Stage Least Squares is a two-step instrumental-variables estimator that addresses endogeneity, the situation where a regressor is correlated with the error term. In the first sARCH-LM-Test auf VolatilitätsclusterbildungThe ARCH-LM test is Robert Engle's (1982) Lagrange multiplier diagnostic for autoregressive conditional heteroscedasticity in the residuals of a fitted time-series model. It checksAugmented Mean Group (AMG) SchätzerThe Augmented Mean Group estimator, developed by Eberhardt and Teal (2010), is a panel data method for estimating heterogeneous slope coefficients in the presence of cross-sectionaBai-Perron-Test für multiple strukturelle BrücheThe Bai-Perron test, introduced by Jushan Bai and Pierre Perron in their landmark 1998 Econometrica paper, is a least-squares-based procedure for detecting, estimating, and testingBivariates Probit-ModellThe Bivariate Probit Model, introduced by Ashford and Sowden (1970), jointly estimates two binary outcome equations whose error terms are allowed to be correlated. By modeling bothBreusch-Godfrey LM-Test auf serielle KorrelationThe Breusch-Godfrey test is a Lagrange-multiplier test for serial correlation in regression residuals, developed independently by Trevor Breusch (1978) and Leslie Godfrey (1978). U
Leseweg
Die meistzitierten grundlegenden Methoden dieses Themas, in der Reihenfolge ihrer Entwicklung — ein Ausgangspunkt, wenn Sie hier neu sind.
Alle Methoden 61
Zweistufige Kleinste-Quadrate-Regression (2SLS / IV)ARCH-LM-Test auf VolatilitätsclusterbildungAugmented Mean Group (AMG) SchätzerBai-Perron-Test für multiple strukturelle BrücheBivariates Probit-ModellBreusch-Godfrey LM-Test auf serielle KorrelationBreusch-Pagan-Test auf HeteroskedastizitätKausalität in der VarianzprüfungCommon Correlated Effects Mean Group (CCEMG) SchätzerComputable General Equilibrium (CGE)-ModellChow-Test auf StrukturbruchBedingungsindexConditional Logit Model (McFadden)Kreuz-QuantilogrammCUSUM-Test: Erkennung von Parameterinstabilität in RegressionsmodellenDCC-MIDASDifferenz-in-Differenzen (DiD)Dolado-Lütkepohl-Test für Granger-KausalitätDynamisches stochastisches allgemeines Gleichgewichtsmodell (DSGE-Modell)Durbin-Watson-Test auf AutokorrelationVollständig modifizierter Kleinste-Quadrate-Schätzer (FMOLS)Frees-Test auf Querschnittsabhängigkeit für PaneldatenGeographische Regressions-DiskontinuitätGoldfeld-Quandt-Test auf HeteroskedastizitätGranger-KausalitätstestHatemi-J-Test auf asymmetrische KausalitätHeckman-Selektionsmodell (Heckit / Tobit Typ II)Hiemstra-Jones-Test für nichtlineare Granger-KausalitätLjung-Box Q-Test auf AutokorrelationMarkov-Regime-Switching-Modell (MS-AR / MS-VAR)Gemischtes Logit-ModellMultinomiale Logistische RegressionNichtlineares Autoregressives Distributives Lag-Modell (NARDL)Negative Binomial RegressionGeschachteltes Logit-Modell für diskrete WahlentscheidungenNetzwerkökonometrie (Peer-Effekte)Newey-West HAC-StandardfehlerMethode der kleinsten Quadrate (OLS)Geordnete logistische Regression (Ordered Logit/Probit)Pesaran CD-Test: Diagnostik für Querschnittsabhängigkeit in PaneldatenPoisson- und Negativ-Binomial-RegressionProbit-RegressionsmodellQuantile ARDLQuandt-Andrews-Test für unbekannte strukturelle BrücheQuantile RegressionRamsey RESET-Test auf funktionale FormRegression Discontinuity Design (RDD)Scheinbar unkorrelierte Regressionen (SUR)Räumliche Regression (Spatial Lag und Spatial Error Models)Autoregressive Modell mit glatter Übergangsfunktion (STAR-Modell)Zustandsraummodell (Kalman-Filter)Synthetische Difference-in-DifferencesTAR / SETAR: Schwellenwert-Autoregression für Zeitreihen mit RegimewechselDreistufige Kleinste Quadrate (3SLS)Schwellenwert-RegressionTobit-Zensurierte RegressionsmodelleToda-Yamamoto-Granger-KausalitätstestZeitvariante Parameter-Faktor-Augmentierte VARUnbeschränkte MIDAS-RegressionVarianzinflationsfaktor (VIF)White-Test auf Heteroskedastizität