CS-DL
CS-DL (Cross-Sectional Distributed Lag) is a simplified dynamic panel model regressing outcomes on current and lagged explanatory variables without explicit autoregressive terms, while accounting for cross-sectional dependence. Built on Pesaran et al. (2001) and extended by Chudik et al. (2014), it estimates dynamic effects more parsimoniously than ARDL when autocorrelated lags are less critical. This approach is valuable for short-horizon effects and policy impact analysis.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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. · URL
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
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.