ScholarGate
Asistents
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Dinamiskās instrumentālās mainīgās (Dinamiskais panelis IV / Arellano-Bond)

Dinamisko instrumentālo mainīgo novērtējums risinaിക്കേണ്ടēndogenitāti paneļu modeļos, kur iznākums ir atkarīgs no tā pagātnes vērtībām. Pirmās atšķirības izmantošana, lai novērstu vienību fiksētos efektus, un pēc tam pagātnes līmeņu izmantošana kā instrumenti atšķirības veiktajam pagātnes iznākumam nodrošina konsekventus cēloņsakarību novērtējumus pat tad, ja standarta OLS vai fiksētie efekti ir neobjektīvi dinamisku atgriezenisko saišu dēļ.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. 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
  2. Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115-143. DOI: 10.1016/S0304-4076(98)00009-8

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Panel Instrumental Variables Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/causal-inference/dynamic-instrumental-variables

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus
ScholarGateDynamic Instrumental Variables (Dynamic Panel Instrumental Variables Estimation). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/causal-inference/dynamic-instrumental-variables · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026