ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การถดถอยควอนไทล์บนควอนไทล์ของข้อมูลแผง (Panel Quantile-on-Quantile Regression)×แบบจำลองผลกระทบสุ่มสำหรับข้อมูลแผง×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด2015 (QQ); panel applications from ~20181966
ผู้ริเริ่มSim and Zhou (cross-section QQ); panel extension in applied energy/finance econometricsBalestra & Nerlove
ประเภทNonparametric quantile regressionPanel data estimator
แหล่งต้นตำรับSim, N., & Zhou, H. (2015). Oil prices, US stock return, and the dependence between their quantiles. Journal of Banking and Finance, 55, 1-8. 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 ↗
ชื่อเรียกอื่นPanel QQ regression, panel QQ approach, panel quantile-on-quantile approach, PQQ regressionrandom effects estimator, RE model, GLS random effects, error components model
ที่เกี่ยวข้อง65
สรุปPanel quantile-on-quantile (QQ) regression jointly maps any quantile of the outcome distribution onto any quantile of the predictor distribution across multiple cross-sectional units observed over time. It generalises Sim and Zhou's (2015) cross-sectional QQ framework to a panel setting, revealing a full dependence surface rather than a single average effect, while accounting for individual heterogeneity through fixed or random effects correction.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
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Panel Quantile-on-Quantile Regression · Panel Random Effects Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare