ScholarGate
Asistents

Prognozēšana un novērtēšana

123 metodes šajā saimē.

Izceltās

Lasīšanas ceļš

Šīs tēmas visbiežāk citētās pamatmetodes to izstrādes secībā — vieta, kur sākt, ja esat šeit iesācējs.

  1. Panel Data Analysis1966–1978autors: Balestra & Nerlove (1966); Mundlak (1978); Hausman (1978)
  2. Grindžera koincidences tests1969autors: Clive W. J. Granger
  3. Modelis ar fiksētajiem efektiem1971–1978autors: Mundlak (1978); Nerlove (1971); classical panel econometrics
  4. Fiksēto efektu paneļa modelis (FE)1978autors: Mundlak (1978); classical treatment in Wooldridge (2010) and Baltagi (2021)
  5. Dinamiskais paneļa datu modelis1988–1991autors: Arellano & Bond (1991); Holtz-Eakin, Newey & Rosen (1988)
  6. Arellano-Bond GMM novērtētājs1991autors: Manuel Arellano and Stephen Bond
  7. GMM atšķirību metode (Arellano–Bonda novērtētājs)1991autors: Manuel Arellano and Stephen Bond
visas metodes šajā plauktā ↓

Visas metodes 123

Arellano-Bond GMM novērtētājsAutoregresīvs modelis (AR)Baks­tera–Kinga joslas filtrsKonformālā prognozēšana laika sēriju prognozēšanaiMetode Dž. Krostona nepārtrauktai pieprasījuma prognozēšanaiDībolda-Mariāno tests par prognožu precizitātes līdzvērtībuGMM atšķirību metode (Arellano–Bonda novērtētājs)DTW Barycenter AveragingDinamiskais faktormodelisDinamiskais paneļa datu modelisVariances sadalījums prognozes kļūdai (FEVD)Modelis ar fiksētajiem efektiemFurjē AR modelisFurjē-Arellano-Bond GMMFurjē dinamiskais paneļdatu modelisFurjē fiksēto efektu modelisFurjē vispārīgais mazāko kvadrātu paņēmiens (Fourier GLS)Fjūrjēra Grangera cēloniskuma testsFurjē-Hausmana testsFurjē slīdošā vidējā (Furjē MA) modelisFurjē nelineārā ARDL (Fourier NARDL)Furjē OLS (Furjē papildinātais parastais mazāko kvadrātu metodes)Furjē paneļa datu analīzeFurjē kvantiļu-uz-kvantiļu regresijaFjēra nejaušo efektu modelisGMM sistēma ar Furjē sistēmuFjūrjēra Todas-Jamamota Grangera cēloņsakarības testsFurjē VLS (Furjē elastīgā svērto mazāko kvadrātu metode)Giacomini-White kondicionālās prognozēšanas spējas testsGrindžera koincidences testsHP FilterMarks-Switching Multifractal Modelis (MSM)Regresija MIDAS: prognozēšana, izmantojot dažādas datu frekvencesModel Confidence Set (MCS)Nelineārais autoregresijas (NAR) modelisNelineārais ARDL (NARDL) robežu testsNelineārā Arellano-Bond GMM dinamiskajiem paneļa datiemNelineārais GMM atšķirībāsNelineārs dinamiskais paneļa datu modelisNelineārs fiksēto efektu modelisNelineārā vispārinātā mazāko kvadrātu metode (NGLS)Nelineārās Grangera koincidences testsNelineārais Hausmana specifikācijas testsModelis ar nelineāru slīdošo vidējo (NMV)Modelis Nardl (Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model)Nelineārā OLS (Nelineārā mazāko kvadrātu summa)Nelineārā paneļu datu analīzeNelineārs gadījuma efektu modelisNelineārās sistēmas GMMNelineārā Toda-Jamamoto cēloņsakarības pārbaudeNelineārā svērtā mazāko kvadrātu metode (NWLS)Paneļa autoregresijas (Panel AR) modelisArellano-Bond GMM novērtētājsPanel Data AnalysisDinamiskais paneļdatu modelisFiksēto efektu paneļa modelis (FE)Paneļa vispārinātā mazāko kvadrātu metode (Panel GLS)Grindera koeficientālās pārbaudes panelimPanel Hausman testsPanel OLS (apvienotie parastie mazākie kvadrāti)Reģresijas kvantiļu uz kvantiļu panelīPaneļa efektu modeļa gadījuma izlases metodeSistēmas GMM panelim (Blundell-Bonda novērtētājs)Paneļa Toda-Jamamoto cēloņsakarību testsPesaran-Timmermann testa virziena prognozēšanas precizitāteiProphetKvantiļu-uz-kvantiļu (QQ) regresijaRobusts autoregresīvais modelisRobustā ARDL robežu pārbaude kointegrācijaiRobustais Arellano-Bonda GMM novērtētājsRobust Difference GMMRobusts dinamiskā paneļa datu modelisRobustais fiksēto efektu modelisRobustā vispārīgā mazāko kvadrātu metode (Robust GLS)Robustā Grangera cēloņsakarības pārbaudeRobustā kustīgo vidēju (MA) modelisRobust NARDLRobustā OLS (OLS ar robustām standarta kļūdām)Robusta paneldatu analīzeRobustā kvantiļu-uz-kvantiļu (RQQR) regresijaRobustais nejaušo efektu modelisRobust System GMMRobustais svērtais mazāko kvadrātu metode (Robust WLS)Singulārā spektra analīzeSTL sadalīšana: Sezonālās-trendu sadalīšana, izmantojot LoessStrukturālās lūzuma AR modelisRobusta ARDL robežu pārbaude strukturālām lūzumiemStrukturālas pārtraukumas atšķirības GMMModelis ar strukturālām pārtraukumiem dinamiskajos paneļu datosModelis ar strukturālām pārtraukuma fiksētajām ietekmēmGLS ar strukturālām pārtraukuma vietāmGranger kauzalitāte ar strukturāliem lūzumiemHausman testā par strukturālajām izmaiņāmStrukturālas izmaiņas MA modelisStructural Break NARDLOLS ar strukturālu pārtraukumuPaneļa datu analīze ar strukturālām lūzuma vietāmStrukturālā lūzuma kvantiļu-uz-kvantiļu regresijaStrukturālās izmaiņas ar nejaušiem efektiem modelisSistemiskā GMM metodes strukturālās pārtraukuma sistēmaStrukturālās lūzuma Toda-Yamamoto kauzalitātes testsWLS (Weighted Least Squares) ar strukturālo pārtraukumu labojumuStrukturālais laika sēriju modelis (Pamata strukturālais modelis)Tētas metodeLaika sēriju krusteniskā validācija (slīdošais/paplašinošais logs)Laika mainīgo parametru autoregresijas modelis (TVP-AR)Laika mainīgo parametru Arellano-Bond GMMGMM ar mainīgiem parametriem laika gaitāDinamiskais paneļa datu modelis ar laika mainīgiem parametriemLaika mainīgo parametru modeļa ar fiksētajiem efektiemLaika mainīgo parametru GLS (TVP-GLS)Granger cēloņsakarības laika mainīgiem parametriemHausmana tests laika mainīgiem parametriemLaika mainīgo parametru MA modelisLaika mainīgo parametru NARDL (TVP-NARDL)Parastā mazāko kvadrātu metodes (OLS) parametri laika gaitā (TVP-OLS)Laika mainīgo parametru paneļa datu analīzeLaika mainīgo parametru kvantiļu-uz-kvantiļu (TVP-QQ) regresijaLaika mainīgo parametru modeļa ar nejaušiem efektuSistēmas vispārīgie momentu metodes (GMM) ar laikā mainīgiem parametriemParametru laika dinamika Toda-Jamamoto cēloņsakarībaLaika mainīgo parametru VLS (TVP-WLS)Toda-Yamamoto Kauzalitātes tests

Vairāk no Laikrindas un prognozēšana