Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Оцінювач загальних корельованих ефектів групи середніх (CCEMG)× | Регресія звичайно найменших квадратів (ЗНК)× | |
|---|---|---|
| Галузь | Економетрика | Економетрика |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 2006 | 2019 |
| Автор методу≠ | M. Hashem Pesaran | Wooldridge (textbook treatment); classical least squares |
| Тип≠ | Heterogeneous panel estimator | Linear regression |
| Основоположне джерело≠ | Pesaran, M. H. (2006). Estimation and Inference in Large Heterogeneous Panels with a Multifactor Error Structure. Econometrica, 74(4), 967-1012. DOI ↗ | Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860 |
| Інші назви≠ | common correlated effects, CCE, CCEMG, Pesaran CCE estimator | ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu |
| Пов'язані≠ | 4 | 5 |
| Підсумок≠ | The Common Correlated Effects Mean Group estimator, introduced by Pesaran in 2006, is a heterogeneous panel-data estimator that controls for cross-sectional dependence by approximating unobserved common factors with the cross-section averages of the variables. It remains consistent when the slope coefficients differ across units. | Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE). |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|