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ARDL Sezionale Trasversale

Il CS-ARDL (Cross-Sectional ARDL) applica il framework ARDL ai dati panel tenendo esplicitamente conto della dipendenza sezionale trasversale, ovvero la correlazione di shock e relazioni tra unità (paesi, imprese, regioni). Introdotto da Pesaran e colleghi (2016), estende i metodi ARDL per dati panel per gestire fattori comuni o shock globali che influenzano tutte le unità simultaneamente. Questo è cruciale per una modellazione realistica delle economie integrate a livello internazionale e delle reti di imprese.

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Fonti

  1. Pesaran, M. H., & Smith, R. (2016). Testing weak cross-sectional dependence in large panels. Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117. link
  2. Chudik, A., Kapetanios, G., & Pesaran, M. H. (2018). A one covariate at a time, multiple testing approach to variable selection in high-dimensional linear regression models. Econometric Reviews, 37(8), 953-1010. DOI: 10.3982/ecta14176

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/it/econometrics/cs-ardl

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ScholarGateCS-ARDL (Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/econometrics/cs-ardl · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026