Regression modelPanel cointegration

Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag

หน่วยพาเนล (Panel units) มักจะไม่ได้เป็นอิสระต่อกัน: ภาวะเศรษฐกิจถดถอยทั่วโลก การระบาดใหญ่ หรือความผันผวนทางเทคโนโลยี ส่งผลกระทบต่อทุกประเทศและทุกบริษัทพร้อมกัน ก่อให้เกิดการพึ่งพากันระหว่างภาคตัดขวางที่รุนแรง การละเลยสิ่งนี้จะละเมิดข้อสมมติฐานมาตรฐาน ทำให้ค่าประมาณเอนเอียง (biased) และเพิ่มความมีนัยสำคัญเกินจริง CS-ARDL จับการพึ่งพากันระหว่างภาคตัดขวางโดยอนุญาตให้ปัจจัยร่วม (ความผันผวนทั่วโลกที่ซ่อนอยู่) ส่งผลต่อทุกหน่วย จากนั้นจึงประมาณค่าความสัมพันธ์ของ ARDL โดยมีเงื่อนไข (conditional) บนปัจจัยเหล่านี้

นำไปใช้ด้วย EconMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  1. Pesaran, M. H., & Smith, R. (2016). Testing weak cross-sectional dependence in large panels. Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117. link
  2. 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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/cs-ardl

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateCS-ARDL (Cross-Sectional Autoregressive Distributed Lag). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/econometrics/cs-ardl · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026