Modelos econométricos
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Regresión de mínimos cuadrados en dos etapas (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 sPrueba ARCH-LM para la Agrupación de VolatilidadThe 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 checksEstimador de Grupo Medio Aumentado (AMG)The 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-sectionaPrueba de Múltiples Puntos de Ruptura de Bai-PerronThe 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 testingModelo Probit BivariadoThe 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 bothContraste LM de Breusch-Godfrey para autocorrelación serialThe 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
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Los métodos fundacionales más referenciados de este tema, en el orden en que se desarrollaron: un punto de partida si eres nuevo aquí.
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Regresión de mínimos cuadrados en dos etapas (2SLS / IV)Prueba ARCH-LM para la Agrupación de VolatilidadEstimador de Grupo Medio Aumentado (AMG)Prueba de Múltiples Puntos de Ruptura de Bai-PerronModelo Probit BivariadoContraste LM de Breusch-Godfrey para autocorrelación serialPrueba de Breusch-Pagan para HeterocedasticidadPrueba de Causalidad en VarianzaEstimador de Efectos Comunes Correlacionados de Grupo Medio (CCEMG)Modelo de Equilibrio General Computable (EGC)Prueba de Chow para Ruptura EstructuralÍndice de CondiciónModelo Logit Condicional (McFadden)Cross-QuantilogramaPrueba CUSUM: Detección de Inestabilidad de Parámetros en Modelos de RegresiónDCC-MIDASDiferencia en Diferencias (Diff-in-Diff)Prueba de Causalidad de Granger de Dolado-LütkepohlModelo de Equilibrio General Estocástico Dinámico (DSGE)Prueba de Durbin-Watson para AutocorrelaciónEstimador de Mínimos Cuadrados Totalmente Modificados (FMOLS)Prueba de Dependencia Transversal de Frees para Datos de PanelRegresión Discontinua GeográficaPrueba de Goldfeld-Quandt para la HeterocedasticidadPrueba de causalidad de GrangerTest de Causalidad Asimétrica de Hatemi-JModelo de Selección Muestral de Heckman (Heckit / Tobit Tipo II)Prueba de Causalidad de Granger No Lineal de Hiemstra-JonesPrueba Q de Ljung-Box para AutocorrelaciónModelo de cambio de régimen de Markov (MS-AR / MS-VAR)Modelo Logit MixtoRegresión logística multinomialModelo de Retardos Distribuidos Autorregresivos No Lineales (NARDL)Regresión Binomial NegativaModelo de Elección Discreta Logit AnidadoEconometría de redes (efectos de pares)Errores estándar HAC de Newey-WestRegresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)Regresión logística ordinal (Logit/Probit ordinal)Prueba CD de Pesaran: Diagnóstico de Dependencia Transversal para Datos de PanelRegresión de Poisson y Binomial NegativaModelo de Regresión ProbitARDL CuantílicoPrueba de Quandt-Andrews para Rupturas Estructurales DesconocidasRegresión CuantílicaTest Ramsey RESET para la Forma FuncionalDiseño de Regresión Discontinua (RDD)Regresiones Aparentemente No Relacionadas (SUR)Regresión espacial (modelos de retardo espacial y de error espacial)Modelo Autorregresivo de Transición Suave (STAR)Modelo de espacio de estados (Filtro de Kalman)Diferencias en Diferencias SintéticasTAR / SETARMínimos Cuadrados en Tres Etapas (3SLS)Regresión de UmbralModelo de regresión censurada de TobitPrueba de Causalidad de Granger de Toda-YamamotoVAR con Factores Aumentados y Parámetros Variables en el TiempoRegresión MIDAS sin RestriccionesFactor de Inflación de la Varianza (VIF)Prueba de White para la heterocedasticidad