Dynamisches Paneldatenmodell

Das dynamische Paneldatenmodell erweitert die Standard-Panelregression um ein oder mehrere verzögerte Werte der abhängigen Variable als Regressoren. Da vergangene Ergebnisse aktuelle Ergebnisse direkt vorhersagen, erfasst das Modell Persistenz- und Anpassungsdynamiken – es führt jedoch auch eine Korrelation zwischen der abhängigen verzögerten Variable und dem individuellen festen Effekt ein, was OLS- und Standard-Fixed-Effects-Schätzer inkonsistent macht. GMM-basierte Ansätze, die von Arellano-Bond und Blundell-Bond entwickelt wurden, lösen dieses Problem.