Model Data Panel Dinamik

Model data panel dinamik melanjutkan regresi panel standard dengan memasukkan satu atau lebih nilai tertinggal pemboleh ubah hasil sebagai peramal. Oleh kerana hasil lepas secara langsung meramal hasil semasa, model ini menangkap dinamik kegigihan dan pelarasan — tetapi ia juga menimbulkan korelasi antara pemboleh ubah bersandar tertinggal dan kesan tetap individu, menjadikan penganggar OLS dan kesan tetap standard tidak konsisten. Pendekatan berasaskan GMM yang dibangunkan oleh Arellano-Bond dan Blundell-Bond menyelesaikan masalah ini.