Перехресно-секційне розподілене відставання
CS-DL (Cross-Sectional Distributed Lag) — це спрощена динамічна панельна модель, що регресує результати на поточні та лаговані пояснювальні змінні без явних авторегресійних членів, враховуючи при цьому перехресно-секційну залежність. Заснована на роботі Pesaran et al. (2001) та розширена Chudik et al. (2014), вона дозволяє оцінювати динамічні ефекти більш економно, ніж ARDL, коли автокорельовані відставання менш критичні. Цей підхід цінний для аналізу короткострокових ефектів та впливу політики.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/econometrics/cs-dl
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Cross-Sectional ARDLЕконометрика↔ compare
- Крос-секційна NARDLЕконометрика↔ compare
- Локальні проекціїЕконометрика↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →