Модель случайных эффектов с изменяющимися во времени параметрами
Модель случайных эффектов с изменяющимися во времени параметрами расширяет классическую панельную структуру случайных эффектов, позволяя коэффициентам регрессии изменяться во времени и между единицами. Вместо того чтобы навязывать единый фиксированный наклон для всех индивидов и периодов, каждый коэффициент рассматривается как случайная выборка, которая эволюционирует, улавливая истинную нестабильность параметров при сохранении предположения о случайных эффектах, что компоненты, специфичные для единицы, некоррелированы с регрессорами.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Swamy, P. A. V. B. (1970). Efficient inference in a random coefficient regression model. Econometrica, 38(2), 311–323. DOI: 10.2307/1913012 ↗
- Hsiao, C. (1975). Some estimation methods for a random coefficient model. Econometrica, 43(2), 305–325. DOI: 10.2307/1913588 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Random Effects Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/time-varying-parameter-random-effects-model
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Байесовская модель случайных эффектовЭконометрика↔ сравнить
- Модель с фиксированными эффектамиЭконометрика↔ сравнить
- Модель случайных эффектов для панельных данныхЭконометрика↔ сравнить
- Модель с фиксированными эффектами и изменяющимися во времени параметрамиЭконометрика↔ сравнить
- Анализ панельных данных с изменяющимися во времени параметрамиЭконометрика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →