เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การทดสอบขอบเขต ARDL (การทดสอบขอบเขต Pesaran)× | การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดสามัญ (OLS)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2001 | 2019 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Pesaran, Shin & Smith | Wooldridge (textbook treatment); classical least squares |
| ประเภท≠ | Cointegration test / Autoregressive distributed lag model | Linear regression |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326. DOI ↗ | Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860 |
| ชื่อเรียกอื่น | Pesaran bounds test, bounds testing approach, ARDL cointegration test, ARDL Sınır Testi (Pesaran Bounds Test) | ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 4 | 5 |
| สรุป≠ | The ARDL bounds test is an autoregressive distributed lag method that tests for a cointegrating (long-run level) relationship between time series, introduced by Pesaran, Shin and Smith in 2001. Unlike the Johansen procedure, it remains valid whether the variables are I(0), I(1) or a mix of the two, and it is more reliable than Johansen in small samples of roughly 30 to 80 observations. | Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE). |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|