Robusts dinamiskā paneļa datu modelis
Robusto dinamiskā paneļa datu modelis apvieno dinamiskā paneļa GMM (vispārīgo momentu metodes) ietvaru — kas risina endogenitāti no novēlotajiem atkarīgajiem mainīgajiem un nenoķerto heterogenitāti — ar robustu kovariācijas novērtējumu, kas paliek derīgs heteroskedasticitātes un sērijas korelācijas apstākļos. Vainmeijera (Windmeijer) galīgās izlases korekcija ir standarta robustā korekcija, ko piemēro divpakāpju GMM novērtētājiem šajā kontekstā.
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
- 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 ↗
- Windmeijer, F. (2005). A finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimators. Journal of Econometrics, 126(1), 25–51. DOI: 10.1016/j.jeconom.2004.02.005 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Dynamic Panel Data Model. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/robust-dynamic-panel-data-model
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.
- Arellano-Bond GMM novērtētājsEkonometrija↔ compare
- Dinamiskais paneļa datu modelisEkonometrija↔ compare
- Fiksēto efektu paneļa modelis (FE)Ekonometrija↔ compare
- Sistēmas GMM panelim (Blundell-Bonda novērtētājs)Ekonometrija↔ compare
- Robusta paneldatu analīzeEkonometrija↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →