Модель случайных эффектов для панельных данных
Модель случайных эффектов (RE) рассматривает индивидуальные эффекты как случайные выборки из распределения генеральной совокупности, а не как фиксированные константы, что позволяет эффективно оценивать методом обобщенного метода наименьших квадратов (GLS) и проводить выводы о постоянных во времени регрессорах, которые исключаются при оценке методом фиксированных эффектов.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+7 more
Источники
- Balestra, P., & Nerlove, M. (1966). Pooling cross section and time series data in the estimation of a dynamic model: The demand for natural gas. Econometrica, 34(3), 585–612. DOI: 10.2307/1909771 ↗
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Random Effects Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/panel-random-effects-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.
- Модель с фиксированными эффектамиЭконометрика↔ compare
- Анализ панельных данныхЭконометрика↔ compare
- Обобщенный метод наименьших квадратов для панельных данных (Panel GLS)Эконометрика↔ compare
- Тест Хаусмана для панельных данныхЭконометрика↔ compare
- Панельный МНК (объединенный метод наименьших квадратов)Эконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →