ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Нелінійна ARDL Фур'є (Fourier NARDL)×Оцінювач GMM за Ареллано-Бондом×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи2014–2020s1991
Автор методуExtension of Shin, Yu & Greenwood-Nimmo (2014) NARDL, incorporating Fourier terms from Becker, Enders & Lee (2006)Manuel Arellano and Stephen Bond
ТипNonlinear cointegrating model with smooth break approximationGMM estimator for dynamic panel data
Основоположне джерелоShin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2014). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework. In R. C. Sickles & W. C. Horrace (Eds.), Festschrift in Honor of Peter Schmidt (pp. 281–314). Springer. link ↗Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. DOI ↗
Інші назвиFourier NARDL, Fourier nonlinear ARDL, F-NARDL, Fourier asymmetric ARDLAB-GMM, Difference GMM, first-difference GMM, Arellano-Bond estimator
Пов'язані65
ПідсумокFourier NARDL extends the Nonlinear ARDL (NARDL) bounds-testing framework by adding Fourier trigonometric terms to the error-correction equation, allowing the model to capture smooth, gradual structural breaks in the long-run relationship without requiring the researcher to know or specify the break date in advance.The Arellano-Bond GMM estimator is the standard approach for dynamic panel data models in which the lagged dependent variable appears as a regressor. By first-differencing to remove fixed effects and using deeper lags as instruments, it yields consistent estimates even when the error is serially correlated and regressors are endogenous.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Fourier NARDL · Arellano-Bond GMM estimator. Отримано 2026-06-19 з https://scholargate.app/uk/compare