ScholarGate
Βοηθός

Σύγκριση μεθόδων

Εξετάστε τις επιλεγμένες μεθόδους δίπλα-δίπλα· οι γραμμές που διαφέρουν επισημαίνονται.

Μη γραμμικό μοντέλο σταθερών επιδράσεων×Μοντέλο Δυναμικών Δεδομένων Πάνελ×
ΠεδίοΟικονομετρίαΟικονομετρία
ΟικογένειαRegression modelRegression model
Έτος προέλευσης19841988–1991
ΔημιουργόςGary ChamberlainArellano & Bond (1991); Holtz-Eakin, Newey & Rosen (1988)
ΤύποςPanel data estimatorDynamic regression / GMM estimation
Θεμελιώδης πηγήChamberlain, G. (1984). Panel data. In Z. Griliches & M. D. Intriligator (Eds.), Handbook of Econometrics (Vol. 2, pp. 1247–1318). Elsevier. link ↗Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277–297. DOI ↗
Εναλλακτικές ονομασίεςnonlinear FE model, NLFE, conditional fixed effects model, incidental parameters modeldynamic panel model, panel data model with lagged dependent variable, DPD model, Arellano-Bond model
Συναφείς55
ΣύνοψηThe nonlinear fixed effects model extends fixed effects panel estimation to outcomes governed by nonlinear response functions — such as binary, count, or censored outcomes — while absorbing unobserved individual heterogeneity through unit-specific intercepts. Key special cases include conditional logit for binary outcomes and Poisson fixed effects for count data.The dynamic panel data model extends standard panel regression by including a lagged value of the outcome variable as a regressor, capturing persistence and adjustment dynamics. Because the lagged dependent variable is correlated with the unit-specific fixed effect, ordinary OLS or within estimators are biased; GMM-based methods using internal instruments are the standard remedy.
ScholarGateΣύνολο δεδομένων
  1. v1
  2. 2 Πηγές
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Πηγές
  3. PUBLISHED

Μετάβαση στην αναζήτηση Λήψη διαφανειών

ScholarGateΣύγκριση μεθόδων: Nonlinear Fixed Effects Model · Dynamic Panel Data Model. Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/compare