ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

NARDL แบบภาคตัดขวาง×Panel VARX×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด20142013
ผู้ริเริ่มYongcheol Shin and colleaguesCanova and Ciccarelli
ประเภทAsymmetric panel modelMulti-equation panel model
แหล่งต้นตำรับShin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a system of nonlinear autoregressive distributed lag equations. Econometric Reviews, 33(1), 56-87. link ↗Canova, F., & Ciccarelli, M. (2013). Panel vector autoregressive models: A survey. Advances in Econometrics, 32, 205-246. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นNARDL panelPanel VAR-X
ที่เกี่ยวข้อง33
สรุปCS-NARDL extends the nonlinear autoregressive distributed lag (NARDL) model to panel data, capturing asymmetric long-run and short-run relationships where positive and negative changes in explanatory variables have differential effects. Introduced by Shin et al. (2014) and adapted to panels, it allows studying how cross-sectional units respond differently to positive versus negative shocks while maintaining cointegrating relationships. This approach is essential for understanding economic asymmetries in commodity markets, monetary transmission, and labor markets.Panel VARX extends vector autoregression to heterogeneous panels with exogenous variables, enabling simultaneous modeling of multiple endogenous variables alongside observed external factors across many units. Introduced by Holtz-Eakin et al. (1988) and advanced by Canova and Ciccarelli (2013), it captures dynamic relationships within units while allowing parameters to vary across units. This framework is essential for macroeconomic panels and understanding cross-unit heterogeneity in responses to common shocks.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: CS-NARDL · Panel VARX. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare