เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองข้อมูลแผงแบบพลวัต× | แบบจำลองผลกระทบสุ่มสำหรับข้อมูลแผง× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1991–1998 | 1966 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Arellano & Bond (1991); Blundell & Bond (1998) | Balestra & Nerlove |
| ประเภท≠ | Dynamic panel regression | Panel data estimator |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | 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 ↗ | Balestra, P., & Nerlove, M. (1966). Pooling cross section and time series data in the estimation of a dynamic model: The demand for natural gas. Econometrica, 34(3), 585–612. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | dynamic panel model, lagged dependent variable panel model, Arellano-Bond type dynamic panel, GMM dynamic panel | random effects estimator, RE model, GLS random effects, error components model |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | The dynamic panel data model extends standard panel regression by including one or more lagged values of the outcome variable as regressors. Because past outcomes directly predict current outcomes, the model captures persistence and adjustment dynamics — but it also introduces a correlation between the lagged dependent variable and the individual fixed effect, rendering OLS and standard fixed-effects estimators inconsistent. GMM-based approaches developed by Arellano-Bond and Blundell-Bond resolve this problem. | The panel random effects (RE) model treats individual-specific effects as random draws from a population distribution rather than fixed constants, enabling efficient estimation by generalised least squares and allowing inference about time-invariant regressors that are swept away in fixed effects estimation. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|