ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

Robusztus Fixhatású Modell×Robusztus OLS (OLS robusztus standard hibákkal)×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19871980
MegalkotóManuel ArellanoHalbert White
TípusPanel regression with robust inferenceLinear regression with robust inference
AlapműArellano, M. (1987). Computing robust standard errors for within-groups estimators. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 49(4), 431–434. link ↗White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838. DOI ↗
Alternatív nevekFE with robust standard errors, cluster-robust fixed effects, fixed effects with heteroscedasticity-robust SE, within estimator with robust inferenceHC robust regression, White robust OLS, sandwich estimator OLS, OLS with robust standard errors
Kapcsolódó56
ÖsszefoglalóThe robust fixed effects model combines the within-group estimator for panel data with variance-covariance matrices that remain valid under heteroscedasticity and within-unit error correlation. Introduced by Arellano (1987), cluster-robust standard errors paired with the fixed effects estimator are now the default approach for credible panel data inference in economics and social science.Robust OLS applies ordinary least squares to estimate coefficients and then replaces the classical standard errors with heteroscedasticity-consistent (HC) standard errors — commonly called White standard errors. This leaves the point estimates unchanged while yielding valid t-statistics and confidence intervals even when the error variance is not constant across observations.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Robust Fixed Effects Model · Robust OLS. Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/compare