ScholarGate
Trợ lý

Dự báo và đánh giá

123 phương pháp trong họ này.

Nổi bật

Lộ trình đọc

Những phương pháp nền tảng được tham chiếu nhiều nhất của chủ đề này, theo thứ tự chúng được phát triển — một nơi để bắt đầu nếu bạn còn mới ở đây.

  1. Phân tích dữ liệu bảng1966–1978bởi Balestra & Nerlove (1966); Mundlak (1978); Hausman (1978)
  2. Kiểm định nhân quả Granger1969bởi Clive W. J. Granger
  3. Mô hình Hiệu ứng Cố định (Fixed Effects Model - FE)1971–1978bởi Mundlak (1978); Nerlove (1971); classical panel econometrics
  4. Mô hình hiệu ứng cố định bảng1978bởi Mundlak (1978); classical treatment in Wooldridge (2010) and Baltagi (2021)
  5. Mô hình dữ liệu bảng động1988–1991bởi Arellano & Bond (1991); Holtz-Eakin, Newey & Rosen (1988)
  6. Ước lượng GMM của Arellano-Bond1991bởi Manuel Arellano and Stephen Bond
  7. Ước lượng GMM sai phân (Ước lượng Arellano-Bond)1991bởi Manuel Arellano and Stephen Bond
tất cả phương pháp trên kệ này ↓

Tất cả phương pháp 123

Ước lượng GMM của Arellano-BondMô hình Tự hồi quy (AR)Bộ lọc thông dải Baxter-King (BK)Dự báo Chuỗi Thời gian bằng Dự đoán Hợp thứcPhương pháp Croston cho nhu cầu không liên tụcKiểm định Diebold-Mariano về Độ chính xác Dự báo Tương đươngƯớc lượng GMM sai phân (Ước lượng Arellano-Bond)Trung bình cộng trọng tâm DTWMô hình nhân tố độngMô hình dữ liệu bảng độngPhân rã phương sai lỗi dự báo (FEVD)Mô hình Hiệu ứng Cố định (Fixed Effects Model - FE)Mô hình AR FourierFourier Arellano-Bond GMMMô hình dữ liệu bảng động FourierMô hình hiệu ứng cố định FourierFourier GLS (Fourier Generalized Least Squares)Kiểm định Nhân quả Granger FourierKiểm định Fourier HausmanMô hình Trung bình trượt Fourier (Fourier MA)Fourier Nonlinear ARDL (Fourier NARDL)OLS Fourier (Ordinary Least Squares được tăng cường bằng Fourier)Phân tích Dữ liệu Bảng FourierHồi quy Lượng-trên-Lượng FourierMô hình hiệu ứng ngẫu nhiên FourierGMM Hệ thống FourierKiểm định nhân quả Granger Fourier Toda-YamamotoFourier WLS (Fourier Flexible Weighted Least Squares)Kiểm định Khả năng Dự báo Có Điều kiện Giacomini-WhiteKiểm định nhân quả GrangerHP FilterMô hình Đa Fractal Chuyển mạch MarkovHồi quy MIDAS: Dự báo trên các Tần suất Dữ liệu Hỗn hợpTập hợp Tin cậy Mô hình (MCS)Mô hình Tự hồi quy Phi tuyến (NAR)Kiểm định giới hạn ARDL phi tuyến (NARDL)GMM Arellano-Bond phi tuyến tính cho Dữ liệu Bảng ĐộngGMM sai phân phi tuyếnMô hình dữ liệu bảng động phi tuyếnMô hình hiệu ứng cố định phi tuyếnƯớc lượng Bình phương Tối thiểu Tổng quát Phi tuyến (NGLS)Kiểm định nhân quả Granger phi tuyếnKiểm định Đặc tả Hausman Phi tuyếnMô hình Trung bình Trượt Phi tuyến (NMA)Mô hình Hồi quy Tự tương quan Phân phối Trễ Phi tuyến (NARDL)OLS phi tuyến (Bình phương nhỏ nhất phi tuyến)Phân tích Dữ liệu Bảng Phi Tuyến TínhMô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên Phi tuyếnGMM Hệ phi tuyếnKiểm định Nhân quả Toda-Yamamoto Phi tuyếnBình phương tối thiểu trọng số phi tuyến (NWLS)Mô hình tự hồi quy bảng (Panel Autoregressive - Panel AR)Ước lượng GMM Arellano-Bond cho dữ liệu bảngPhân tích dữ liệu bảngMô hình dữ liệu bảng độngMô hình hiệu ứng cố định bảngBình phương tối thiểu tổng quát cho dữ liệu bảng (Panel GLS)Kiểm định Nhân quả Granger theo BảngKiểm định Hausman cho dữ liệu bảngOLS Panel (Bình phương tối thiểu thông thường gộp)Hồi quy Quantile-trên-Quantile cho Dữ liệu BảngMô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên BảngƯớc lượng GMM hệ thống cho dữ liệu bảng (Ước lượng Blundell-Bond)Kiểm định Nhân quả Bảng Toda-YamamotoKiểm định Độ chính xác Dự báo theo Hướng của Pesaran-TimmermannProphetHồi quy Quantile-on-Quantile (QQ)Mô hình AR mạnh mẽKiểm định giới hạn ARDL mạnh mẽ cho đồng tích hợpƯớc lượng GMM Arellano-Bond Mạnh mẽƯớc lượng GMM sai phân mạnh mẽMô hình Dữ liệu Bảng Động Mạnh mẽMô hình hiệu ứng cố định vững chắc (Robust Fixed Effects Model)Tổng bình phương nhỏ nhất tổng quát mạnh mẽ (Robust GLS)Kiểm định Granger nhân quả mạnh mẽMô hình Trung bình Trượt Mạnh mẽ (MA)Mô hình Hồi quy Tự tương quan Phân phối Trễ Phi tuyến Mạnh mẽ (Robust NARDL)OLS mạnh mẽ (OLS với sai số chuẩn mạnh mẽ)Phân tích dữ liệu bảng mạnh mẽHồi quy Định lượng-trên-Định lượng Mạnh mẽ (RQQR)Mô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên Mạnh mẽ (Robust Random Effects Model)Ước lượng Hệ thống GMM Mạnh mẽBình phương tối thiểu có trọng số mạnh mẽ (Robust WLS)Phân tích phổ đơn (Singular Spectrum Analysis)Phân tách STL: Phân tách xu hướng-mùa vụ sử dụng LoessMô hình AR với điểm đứt gãy cấu trúcKiểm định giới hạn ARDL với đứt gãy cấu trúcƯớc lượng GMM Sai phân có Đứt gãy Cấu trúcMô hình dữ liệu bảng động với điểm đứt gãy cấu trúcMô hình Hiệu ứng Cố định với Điểm đứt gãy Cấu trúcGLS với Đứt gãy Cấu trúcCausality Granger theo cấu trúc đứt gãyKiểm định Hausman về Đứt gãy Cấu trúcMô hình MA có đứt gãy cấu trúcStructural Break NARDLOLS với điểm đứt gãy cấu trúcPhân tích Dữ liệu Bảng với Đứt gãy Cấu trúcHồi quy Quantile-trên-Quantile với Điểm đứt gãy Cấu trúcMô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên với Điểm Gãy Cấu trúcSystem GMM Đứt Gãy Cấu TrúcKiểm định nhân quả Toda-Yamamoto với điểm đứt gãy cấu trúcStructural Break WLSMô hình Chuỗi Thời gian Cấu trúc (Mô hình Cấu trúc Cơ bản)Phương pháp ThetaKiểm định chéo chuỗi thời gian (Cửa sổ trượt/mở rộng)Mô hình Tự hồi quy Tham số Thay đổi theo Thời gian (TVP-AR)Ước lượng GMM Arellano-Bond với tham số thay đổi theo thời gianTham số thay đổi theo thời gian - Difference GMMMô hình Dữ liệu Bảng Động Tham số Thay đổi theo Thời gianMô hình Hiệu ứng Cố định Tham số Thay đổi theo Thời gianGeneralized least squares (GLS) với tham số thay đổi theo thời gian (TVP-GLS)Quan hệ nhân quả Granger với tham số thay đổi theo thời gianKiểm định Hausman tham số biến đổi theo thời gianMô hình MA tham số biến đổi theo thời gianMô hình Tham số Thay đổi theo Thời gian NARDL (TVP-NARDL)OLS Tham Số Thay Đổi Theo Thời Gian (TVP-OLS)Phân tích dữ liệu bảng với tham số thay đổi theo thời gianHồi quy định lượng theo định lượng với tham số thay đổi theo thời gian (TVP-QQ)Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên tham số thay đổi theo thời gianMô hình GMM Hệ thống với Tham số thay đổi theo Thời gianCơ chế Toda-Yamamoto với tham số thay đổi theo thời gianWLS Tham số Biến đổi theo Thời gian (TVP-WLS)Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto

Xem thêm trong Chuỗi thời gian và dự báo