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CS-ARDL/Evidência
Registro de evidência do método

CS-ARDL

CS-ARDL (Cross-Sectional ARDL) applies the ARDL framework to panel data while explicitly accounting for cross-sectional dependence—correlation of shocks and relationships across units (countries, firms, regions). Introduced by Pesaran and colleagues (2016), it extends panel ARDL methods to handle common factors or global shocks affecting all units simultaneously. This is crucial for realistic modeling of internationally integrated economies and firm networks.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag
Registro de método taxonômico · regression-model / econometrics
  • Pesaran, M. H., & Smith, R. (2016). Testing weak cross-sectional dependence in large panels. Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117. · URL
  • Chudik, A., Kapetanios, G., & Pesaran, M. H. (2018). A one covariate at a time, multiple testing approach to variable selection in high-dimensional linear regression models. Econometric Reviews, 37(8), 953-1010. · DOI 10.3982/ecta14176
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Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.

Same method familyCS-DLmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyCS-NARDLmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPanel VARXmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Status da evidência

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Fontes

2 citações registradas, copiadas do registro de origem do método.

Ações

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