構造的ブレーク・ランダム効果モデル

構造的ブレーク・ランダム効果モデルは、時間を通じて傾き係数または誤差分散が変動する1つ以上のブレークポイントを許容することにより、標準的なパネルRE（ランダム効果）推定を拡張するものである。構造変化検出（例：Bai-Perron）とGLS（一般化最小二乗法）ベースのランダム効果推定量とを組み合わせ、共通の分布からのランダムな標本として個々のレベルの変動をプールすることによる効率性の向上を維持しつつ、レジーム固有のパラメータ推定値を提供する。