Bayesianisches dynamisches Paneldatenmodell
Das bayesianische dynamische Paneldatenmodell erweitert Standard-Dynamik-Panelmodelle – welche eine verzögerte abhängige Variable zur Erfassung von Zustandsabhängigkeit beinhalten – durch Schätzung aller Parameter innerhalb eines bayesianischen Rahmens. A-priori-Verteilungen werden mit der Likelihood kombiniert, um eine vollständige A-posteriori-Verteilung über die Modellparameter zu ergeben, was probabilistische Inferenz und kohärente Unsicherheitsquantifizierung auch in kurzen Panels ermöglicht.
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Quellen
- Hsiao, C., Pesaran, M. H., & Tahmiscioglu, A. K. (2002). Maximum likelihood estimation of fixed effects dynamic panel data models covering short time periods. Journal of Econometrics, 109(1), 107–150. DOI: 10.1016/S0304-4076(01)00143-9 ↗
- Arellano, M., & Bonhomme, S. (2007). Robust priors in nonlinear panel data models. Econometrica, 77(2), 489–536. DOI: 10.1920/wp.cem.2007.0707 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Dynamic Panel Data Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/bayesian-dynamic-panel-data-model
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