Šķērsgriezuma sadalītais novilcinājums
CS-DL (Šķērsgriezuma sadalītais novilcinājums) ir vienkāršots dinamiskais paneļa modelis, kas regresē iznākumus uz pašreizējiem un novilcinātiem skaidrojošiem mainīgajiem bez skaidriem autoregresīviem locekļiem, vienlaikus ņemot vērā šķērsgriezuma atkarību. Balstoties uz Pesaran et al. (2001) un paplašināts ar Chudik et al. (2014), tas novērtē dinamiskos efektus parsimoniskāk nekā ARDL, ja autokorelatīvie novilcinājumi ir mazāk kritiski. Šī pieeja ir vērtīga īstermiņa efektu un politikas ietekmes analīzei.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships and dynamics. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. DOI: 10.1002/jae.616 ↗
- Chudik, A., Kapetanios, G., & Pesaran, M. H. (2014). Common correlated effects estimation in large panels with cross-sectional dependence. Econometric Reviews, 34(6-10), 1078-1088. link ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/cs-dl
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Šķērsgriezuma ARDLEkonometrija↔ compare
- Šķērsgriezuma NARDLEkonometrija↔ compare
- Lokālās projekcijasEkonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →