ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Метод Кóньи для бутстреп-перевірки причинності за Ґрейнджером у панельних даних×Модель фіксованих ефектів панельних даних×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаHypothesis testRegression model
Рік появи20062014
Автор методуLászló KónyaHsiao (textbook treatment); within transformation of panel data
ТипNon-parametric bootstrap hypothesis testPanel data regression
Основоположне джерелоKónya, L. (2006). Exports and growth: Granger causality analysis on OECD countries with a panel data approach. Economic Modelling, 23(6), 978–992. DOI ↗Hsiao, C. (2014). Analysis of Panel Data (3rd ed.). Cambridge University Press. DOI ↗
Інші назвиBootstrap Panel Causality Test, Kónya Panel Granger Causality, SUR-Based Bootstrap Causality, Kónya Önyükleme Nedensellik Testifixed effects model, within estimator, panel fixed-effects regression, Panel Veri — Sabit Etkiler Modeli
Пов'язані35
ПідсумокIntroduced by László Kónya in 2006, this method tests Granger causality in heterogeneous panels by estimating a Seemingly Unrelated Regressions (SUR) system and deriving country-specific critical values through bootstrapping. Unlike pooled panel tests, it delivers a separate causality verdict for each cross-section, making it particularly valuable in applied macroeconomics and international economics when panel units are expected to behave differently.The Panel Data Fixed Effects model estimates relationships from panel data (the same units observed over several time periods) while controlling for unit- and/or time-specific effects, supporting causal inference. It is developed as the within estimator in standard treatments such as Hsiao's Analysis of Panel Data (2014).
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Kónya Bootstrap Causality · Panel Fixed Effects. Отримано 2026-06-19 з https://scholargate.app/uk/compare