CS-DL
CS-DL (Cross-Sectional Distributed Lag) is a simplified dynamic panel model regressing outcomes on current and lagged explanatory variables without explicit autoregressive terms, while accounting for cross-sectional dependence. Built on Pesaran et al. (2001) and extended by Chudik et al. (2014), it estimates dynamic effects more parsimoniously than ARDL when autocorrelated lags are less critical. This approach is valuable for short-horizon effects and policy impact analysis.
ระเบียนต้นฉบับ
การอ้างอิงถูกคัดลอกตามต้นฉบับจากระเบียนต้นฉบับของวิธีดำเนินการ ไม่มีการอ้างสิทธิ์ในระดับการตรวจสอบใด ๆ ที่อนุมานได้จากสิ่งเหล่านี้
- Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships and dynamics. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. · DOI 10.1002/jae.616
- Chudik, A., Kapetanios, G., & Pesaran, M. H. (2014). Common correlated effects estimation in large panels with cross-sectional dependence. Econometric Reviews, 34(6-10), 1078-1088. · URL
ข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ
ข้อเรียกร้องถูกจัดเก็บไว้ในบัญชีแยกประเภทหลักฐาน โดยแต่ละรายการมีชุดการประเมินของตนเอง
มุมมองนี้ไม่ได้สร้างการประเมินข้อเรียกร้องขึ้นมาเมื่อบัญชีแยกประเภทไม่มี
วิธีดำเนินการที่เกี่ยวข้อง
สร้างจากกราฟวิธีดำเนินการและแสดงเป็นความสัมพันธ์ที่แนะนำโดยเครื่องจักร — ไม่มีการอ้างสิทธิ์หลักฐานใด ๆ ที่อนุมานได้