Cross-Sectional Distributed Lag Model
Ayrıca şöyle bilinir: Panel distributed lag model
ARDL modelleri, kısa panellerde serbestlik derecelerini tüketebilen gecikmeli bağımlı değişkenleri içerir. Dağıtılmış gecikme (DL) modelleri, çıktının yalnızca mevcut ve gecikmeli açıklayıcı değişkenlere bağlı olduğunu belirtir. Uzun vadeli denge ilişkilerini yakalamada daha az esnek olmasına rağmen, DL modelleri politika analizi için etkilidir: 'Bugün, dün ve geçen hafta X'teki bir şok bugün Y'yi nasıl etkiler?' Kesitsel bağımlılık düzeltmelerinin eklenmesi, onları bağımlı panel birimleri için uygun hale getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
ARDL'den daha az parametreye sahip tutumlu bir model
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Gecikme katsayılarının dinamik politika tepkileri olarak net yorumlanması
- Ortak ilişkili etkiler yoluyla kesitsel bağımlılığı ele alır
- Tam ARDL'ye kıyasla sonlu örneklemlerde verimli
- Uzun vadeli denge ilişkilerini veya eşbütünleşmeyi tahmin etmez
- Kısa vadeli ayarlama ile uzun vadeli esnekliği ayırt edemez
- Gerçek dinamikler gecikmeli bağımlı değişken etkilerini içeriyorsa yanlı olabilir
- Gecikme uzunluğu seçimi keyfidir; resmi eşbütünleşme rehberliği yoktur
- Dağıtılmış gecikme katsayılarını marjinal etkilerle karıştırmak; bunlar dönem bazlıdır, uzun vadeli değildir
SSS
AIC veya BIC kullanın; teori, kümülatif etkilerin stabilize olana kadar gecikmeleri önerir. Çeyreklik veriler için tipik olarak 2-4 gecikme; yıllık veriler için 1-2 gecikme. Gecikme seçimine duyarlılığı test edin.
DL modellerinden uzun vadeli etkiler nasıl hesaplanır?
Tüm gecikmelerin katsayılarını toplayın: Uzun vadeli etki = toplam(beta[0] + beta[1] + ... + beta[p]). Ancak DL modelleri kısa vadeli ayarlama ile uzun vadeli dengeyi ayırt etmez; bunun için ARDL daha iyidir.
DL ve ARDL arasındaki ilişki nedir?
ARDL, gecikmeli bağımlı değişkeni içerir; DL içermez. ARDL daha esnektir ancak daha fazla veri gerektirir. DL daha basittir ancak otoregresif dinamikleri kaçırabilir. Çıktı kalıcıysa ARDL'yi kullanın; esas olarak dış şoklardan kaynaklanıyorsa DL'yi kullanın.
Kesitsel bağımlılık nasıl ele alınır?
X ve çıktının kesitsel ortalamalarını ek regresörler (ortak ilişkili etkiler) olarak dahil edin. Bu, gizli ortak faktörleri kontrol eder.
X ve çıktının kesitsel ortalamalarını ek regresörler (ortak ilişkili etkiler) olarak dahil edin. Bu, gizli ortak faktörleri kontrol eder.
Kaynaklar
- 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. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/cs-dl
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Kesitsel ARDLEkonometri↔ karşılaştır
- Kesitsel NARDLEkonometri↔ karşılaştır
- Yerel ProjeksiyonlarEkonometri↔ karşılaştır