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CS-ARDL/Evidenza
Record di evidenza del metodo

CS-ARDL

CS-ARDL (Cross-Sectional ARDL) applies the ARDL framework to panel data while explicitly accounting for cross-sectional dependence—correlation of shocks and relationships across units (countries, firms, regions). Introduced by Pesaran and colleagues (2016), it extends panel ARDL methods to handle common factors or global shocks affecting all units simultaneously. This is crucial for realistic modeling of internationally integrated economies and firm networks.

Sources recorded, not reviewed

Record di origine

Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.

Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag
Record tassonomico del metodo · regression-model / econometrics
  • Pesaran, M. H., & Smith, R. (2016). Testing weak cross-sectional dependence in large panels. Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117. · URL
  • 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
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Affermazioni curate

Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.

Nessuna affermazione curata ancora

Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.

Metodi correlati

Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.

Same method familyCS-DLmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyCS-NARDLmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPanel VARXmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Stato evidenza

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Fonti

2 citazioni registrate, copiate dal record di origine del metodo.

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