Model ekonometrik
61 metode dalam keluarga ini.
Unggulan
Regresi Kuadrat Terkecil Dua Tahap (2SLS / IV)Two-Stage Least Squares is a two-step instrumental-variables estimator that addresses endogeneity, the situation where a regressor is correlated with the error term. In the first sUji ARCH-LM untuk Pengelompokan VolatilitasThe ARCH-LM test is Robert Engle's (1982) Lagrange multiplier diagnostic for autoregressive conditional heteroscedasticity in the residuals of a fitted time-series model. It checksEstimator Grup Rata-rata yang Diperluas (AMG)The Augmented Mean Group estimator, developed by Eberhardt and Teal (2010), is a panel data method for estimating heterogeneous slope coefficients in the presence of cross-sectionaUji Bai-Perron Berganda untuk Perubahan StrukturalThe Bai-Perron test, introduced by Jushan Bai and Pierre Perron in their landmark 1998 Econometrica paper, is a least-squares-based procedure for detecting, estimating, and testingModel Probit BivariatThe Bivariate Probit Model, introduced by Ashford and Sowden (1970), jointly estimates two binary outcome equations whose error terms are allowed to be correlated. By modeling bothUji LM Breusch-Godfrey untuk Korelasi SerialThe Breusch-Godfrey test is a Lagrange-multiplier test for serial correlation in regression residuals, developed independently by Trevor Breusch (1978) and Leslie Godfrey (1978). U
Jalur bacaan
Metode fondasional yang paling banyak dirujuk pada topik ini, dalam urutan pengembangannya — tempat untuk memulai jika Anda baru di sini.
Semua metode 61
Regresi Kuadrat Terkecil Dua Tahap (2SLS / IV)Uji ARCH-LM untuk Pengelompokan VolatilitasEstimator Grup Rata-rata yang Diperluas (AMG)Uji Bai-Perron Berganda untuk Perubahan StrukturalModel Probit BivariatUji LM Breusch-Godfrey untuk Korelasi SerialUji Breusch-Pagan untuk HeteroskedastisitasUji Kausalitas dalam VariansEstimator Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG)CGE ModelUji Chow untuk Perubahan StrukturalIndeks KondisiModel Logit Bersyarat (McFadden)Cross-QuantilogramUji CUSUM: Mendeteksi Ketidakstabilan Parameter dalam Model RegresiDCC-MIDASPerbedaan-dalam-Perbedaan (Diff-in-Diff)Uji Kausalitas Granger Dolado-LütkepohlModel Keseimbangan Umum Stokastik Dinamis (DSGE)Uji Durbin-Watson untuk AutokorelasiEstimator OLS yang Dimodifikasi Sepenuhnya (FMOLS)Uji Bebas Dependensi Lintas-Bagian untuk Data PanelRegresi Diskontinuitas GeografisUji Goldfeld-Quandt untuk HeteroskedastisitasUji Kausalitas GrangerUji Kausalitas Asimetris Hatemi-JModel Seleksi Sampel Heckman (Heckit / Tobit Tipe II)Uji Kausalitas Granger Nonlinear Hiemstra-JonesUji Q Ljung-Box untuk AutokorelasiModel Peralihan Rezim Markov (MS-AR / MS-VAR)Model Logit CampuranRegresi Logistik MultinomialModel Otororegresif Lag Terdistribusi Nonlinear (NARDL)Regresi Binomial NegatifModel Pilihan Diskrit Logit BersarangEkonometrika Jaringan (Efek Teman Sebaya)Galat Baku HAC Newey-WestRegresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Regresi Logistik Berurutan (Logit/Probit Berurutan)Tes CD Pesaran: Diagnostik Dependensi Lintas-Seksi untuk Data PanelRegresi Poisson dan Binomial NegatifModel Regresi ProbitQARDL (Quantile Autoregressive Distributed Lag)Uji Quandt-Andrews untuk Perubahan Struktural yang Tidak DiketahuiRegresi KuantilUji Ramsey RESET untuk Bentuk FungsionalDesain Regresi Diskontinuitas (RDD)Regresi yang Tampak Tidak Terkait (SUR)Regresi Spasial (Model Lag Spasial dan Error Spasial)Model Autoregresif Transisi Halus (STAR)Model Ruang Keadaan (Kalman Filter)Synthetic Difference-in-DifferencesTAR / SETAR: Autoregresi Ambang untuk Deret Waktu yang Berganti RezimThree-Stage Least Squares (3SLS)Regresi Ambang BatasModel Regresi Tobit Tersensor (Censored Regression Model)Uji Kausalitas Granger Toda-YamamotoVAR yang Diperkaya Faktor dengan Parameter Berubah Seiring WaktuRegresi MIDAS Tanpa BatasanFaktor Inflasi Varians (VIF)Uji White untuk Heteroskedastisitas