Ekonometriskie modeļi
61 metodes šajā saimē.
Izceltās
Divpakāju mazāko kvadrātu (2SLS / IV) regresijaTwo-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 sARCH-LM tests par atklātām heteroskedastiskuma kļūdāmThe 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 checksAugmented Mean Group (AMG) novērtētājsThe 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-sectionaBai-Perron daudzkārtējo strukturālo pārtraukumu testsThe 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 testingDivēnu varbūtības modelisThe 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 bothBreuša-Godfrija LM tests seriālai korelācijaiThe 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
Lasīšanas ceļš
Šīs tēmas visbiežāk citētās pamatmetodes to izstrādes secībā — vieta, kur sākt, ja esat šeit iesācējs.
Visas metodes 61
Divpakāju mazāko kvadrātu (2SLS / IV) regresijaARCH-LM tests par atklātām heteroskedastiskuma kļūdāmAugmented Mean Group (AMG) novērtētājsBai-Perron daudzkārtējo strukturālo pārtraukumu testsDivēnu varbūtības modelisBreuša-Godfrija LM tests seriālai korelācijaiBreusch-Pagan tests heteroskedasticitāteiTests par cēloņsakarību dispersijāKopējo saistīto efektu vidējās grupas (CCEMG) novērtētājsAprēķināmā vispārējā līdzsvara (AVL) modelisČova tests strukturālām lūzuma vietāmKondicionālais indekssKondicionālais logit modelis (McFadden)Kraska-kvantilogrammaCUSUM tests: parametru nestabilitātes noteikšana regresijas modeļosDCC-MIDAS (dinamiskā nosacītā korelācija ar jauktām frekvencēm)Diferenču starpībām (Diff-in-Diff)Dolado-Lütkepohl Grangera cēloniskuma testsDinamiskais stohastiskais vispārējā līdzsvara (DSGE) modelisDurbina-Votsona tests autokorelācijaiPilnībā modificēts OLS (FMOLS) novērtētājsFrees šķērsgriezuma atkarības tests panelu datiemĢeogrāfiskā regresijas atšķirībaGoldfelda-Kvanta tests heteroskedasticitāteiGrindžera koeficientu pārbaudeHatemi-J asimetriskās koincidences testsHeckmana parauga atlases modelis (Heckit / Tobit II tips)Hiemstra-Jones netestēšanas Grangeru cēloņsakarību testsLjung-Boksa Q tests autokorelācijaiMarkov režīmu pārslēgšanās modelis (MS-AR / MS-VAR)Jauktais logit modelisMultinomiālā loģistiskā regresijaModelis ar nelineāru autoregresīvu sadalīto kavēšanos (NARDL)Negatīvā binomiālā regresijaModelis ar ligzdotu logistisko izvēli (Nested Logit Discrete Choice Model)Tīklu ekonometrija (vienaudžu ietekme)Newey-West HAC standart kļūdasParastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaSecvādā loģistikas regresija (secīgs logit/probit)Pesaran CD TestPuasona un negatīvās binomiālās regresijasProbit regresijas modelisKvantilu ARDLKvanta-Endrūsa tests uz nenoteiktiem strukturālās pārtraukuma datumiemKvantīļu regresijaRamsey RESET tests funkcionālajai formaiRegresijas atšķirības dizains (RDD)Šķietami nesaistītas regresijas (SUR)Telpiskā regresija (telpiskā nobīdes un telpiskās kļūdas modeļi)Mūsdienu pārejas autoregresijas (STAR) modelisValsts telpas modelis (Kalmana filtrs)Sintētiskā starpību starpībās metodeTAR / SETAR: Robuste autoregresija režīmu pārslēgšanās laika sērijāmTrīspakāpju mazāko kvadrātu metode (3SLS)Regresija ar slieksniTobita cenzētās regresijas modelisToda-Yamamoto (TY) Granger cēloņsakarības pārbaudeTVP-FAVARNeierobežotā MIDAS regresijaVariācijas inflācijas faktors (VIF)Baltā tests heteroskedasticitātei