Dynamic Panel Models in Politics
Dynamic panel models for political science analyze time-series cross-section (TSCS) data — repeated observations on countries, dyads, states, or other units over many years — where the outcome today depends on its own past. By including a lagged dependent variable alongside unit fixed effects, these models capture persistence and inertia common in comparative politics and international relations, but doing so introduces the Nickell bias. Estimators such as Arellano-Bond and system GMM, and design choices such as Beck-Katz panel-corrected standard errors, were developed to recover credible dynamic estimates from such data.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Beck, N., & Katz, J. N. (1995). What to Do (and Not to Do) with Time-Series Cross-Section Data. American Political Science Review, 89(3), 634–647. · DOI 10.2307/2082979
- Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277–297. · DOI 10.2307/2297968
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
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.