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Regression modelPanel cointegration

Cross-Sectional ARDL

CS-ARDL (Cross-Sectional ARDL) wendet den ARDL-Rahmen auf Paneldaten an, wobei die Querschnittsabhängigkeit – die Korrelation von Schocks und Beziehungen zwischen Einheiten (Länder, Firmen, Regionen) – explizit berücksichtigt wird. Eingeführt von Pesaran und Kollegen (2016), erweitert es Panel-ARDL-Methoden, um gemeinsame Faktoren oder globale Schocks zu handhaben, die alle Einheiten gleichzeitig beeinflussen. Dies ist entscheidend für eine realistische Modellierung international integrierter Volkswirtschaften und Unternehmensnetzwerke.

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Quellen

  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

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

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ScholarGateCS-ARDL (Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/econometrics/cs-ardl · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026