ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

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

Strukturális töréspont-szórásnégyzet-modell×Panel random hatás modell×
TudományterületÖkonometriaÖkonometria
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve1998–2000s1966
MegalkotóBai & Perron (break detection); Baltagi (panel RE framework)Balestra & Nerlove
TípusPanel regression with regime shiftsPanel data estimator
AlapműBai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI ↗Balestra, P., & Nerlove, M. (1966). Pooling cross section and time series data in the estimation of a dynamic model: The demand for natural gas. Econometrica, 34(3), 585–612. DOI ↗
Alternatív nevekRE model with structural breaks, break-adjusted random effects, random effects break model, panel RE with regime shiftsrandom effects estimator, RE model, GLS random effects, error components model
Kapcsolódó55
ÖsszefoglalóThe structural break random effects model extends standard panel RE estimation by allowing one or more breakpoints at which slope coefficients or error variances shift across time. It combines structural change detection (e.g., Bai-Perron) with the GLS-based random effects estimator, producing regime-specific parameter estimates while retaining the efficiency gains of pooling individual-level variation as random draws from a common distribution.The panel random effects (RE) model treats individual-specific effects as random draws from a population distribution rather than fixed constants, enabling efficient estimation by generalised least squares and allowing inference about time-invariant regressors that are swept away in fixed effects estimation.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Structural Break Random Effects Model · Panel Random Effects Model. Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/compare