Distributed Lag Giao cắt
Các mô hình ARDL bao gồm các biến phụ thuộc trễ, có thể tiêu tốn bậc tự do trong các bảng ngắn. Các mô hình trễ phân bố (DL) chỉ định kết quả phụ thuộc vào các biến giải thích hiện tại và trễ. Mặc dù kém linh hoạt hơn trong việc nắm bắt mối quan hệ cân bằng dài hạn, các mô hình DL có hiệu quả cho phân tích chính sách: 'làm thế nào một cú sốc đối với X hôm nay, hôm qua và tuần trước ảnh hưởng đến Y hôm nay?'. Việc bổ sung các hiệu chỉnh sự phụ thuộc giao cắt lớp làm cho chúng phù hợp với các đơn vị bảng phụ thuộc lẫn nhau.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Cross-Sectional Distributed Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Mô hình ARDL Mặt cắt ngangKinh tế lượng↔ compare
- NARDL cắt ngang (CS-NARDL)Kinh tế lượng↔ compare
- Local ProjectionsKinh tế lượng↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →