Робастная модель динамической панельной регрессии
Робастная модель динамической панельной регрессии объединяет основу GMM (обобщенного метода моментов) для динамических панелей — которая справляется с эндогенностью, вызванной лаговыми зависимыми переменными и ненаблюдаемой гетерогенностью — с робастной оценкой ковариации, остающейся валидной при гетероскедастичности и серийной корреляции. Коррекция Виндеймера для конечных выборок является стандартной робастной поправкой, применяемой к двухшаговым оценкам GMM в данном контексте.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Dynamic Panel Data Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Оценщик метода обобщенных моментов (GMM) по Аррельяно-БондуЭконометрика↔ compare
- Динамическая панельная модельЭконометрика↔ compare
- Модель с фиксированными эффектами панелиЭконометрика↔ compare
- Системный GMM для панельных данных (оценщик Бланделла-Бонда)Эконометрика↔ compare
- Робастный анализ панельных данныхЭконометрика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →