Modèle à effets aléatoires avec rupture structurelle
Le modèle à effets aléatoires avec rupture structurelle étend l'estimation standard des effets aléatoires sur données de panel en autorisant une ou plusieurs ruptures à la suite desquelles les coefficients de pente ou les variances d'erreur changent au cours du temps. Il combine la détection de changement structurel (par exemple, Bai-Perron) avec l'estimateur des effets aléatoires basé sur les moindres carrés généralisés (MCG), produisant des estimations de paramètres spécifiques à chaque régime tout en conservant les gains d'efficacité du regroupement des variations au niveau individuel comme tirages aléatoires d'une distribution commune.
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Sources
- Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540 ↗
- Baltagi, B. H. (2008). Econometric Analysis of Panel Data (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470518861
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Random Effects Panel Model with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/structural-break-random-effects-model
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