ScholarGate
Avustaja
Regression model

Augmented Mean Group (AMG) -estimaattori

Augmented Mean Group -estimaattori, jonka Eberhardt ja Teal (2010) kehittivät, on paneeliaineistomenetelmä heterogeenisten kulmakerrointen estimointiin poikkileikkausriippuvuuden vallitessa. Se approksimoi kaikkia yksiköitä ohjaavaa havaitsematonta yhteistä dynaamista prosessia ja sisällyttää sen yksikkökohtaisiin regressioihin, minkä jälkeen tulokset keskiarvoistetaan.

Sovella työkalulla EconMindTulossaVideoTulossaLataa diat

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Menetelmäkartta

Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.

Lähteet

  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

Näin viittaat tähän sivuun

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

Mikä menetelmä?

Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.

Vertaa rinnakkain

Tähän viittaavat

ScholarGateAugmented Mean Group Estimator (Augmented Mean Group (AMG) Estimator). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/econometrics/amg-estimator · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026