ScholarGate
Assistent
Regression model

Augmented Mean Group (AMG) estimaator

Augmented Mean Group (AMG) estimaator, mille töötasid välja Eberhardt ja Teal (2010), on paneelide andmete meetod, mida kasutatakse heterogeensete tõusukoefitsientide hindamiseks ristlõikuvast sõltuvusest tingitud olukorras. See ligikaudselt hindab kõiki üksusi mõjutavat ühist, kuid vaatlemata jäetud dünaamilist protsessi ja integreerib selle üksuspõhistesse regressioonidesse, seejärel keskmistab tulemused.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. Eberhardt, M. & Teal, F. (2010). Productivity Analysis in Global Manufacturing Production. Economics Series Working Papers, No. 515, University of Oxford. link
  2. Bond, S. & Eberhardt, M. (2013). Accounting for Unobserved Heterogeneity in Panel Time Series Models. Nuffield College Discussion Paper. link

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 1). Augmented Mean Group (AMG) Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/amg-estimator

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateAugmented Mean Group Estimator (Augmented Mean Group (AMG) Estimator). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/econometrics/amg-estimator · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026