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.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.