Dynamic Panel Data Moving Average

EViews 8 Feature List. EViews 8 menawarkan beragam fitur canggih untuk penanganan data, statistik dan analisis ekonometrik, peramalan dan simulasi, penyajian data, dan pemrograman Meskipun kami mungkin tidak dapat mencantumkan semuanya, daftar berikut ini menawarkan sekilas tentang EViews yang penting. Fitur. Basic Data Handling. Numerik, string alfanumerik, dan label nilai seri tanggal. Standar perpustakaan yang ketat dan statistik, matematika, tanggal dan fungsi string. Bahasa yang kuat untuk penanganan ekspresi dan transformasi data yang ada menggunakan operator dan fungsi. Sampel dan objek sampel memudahkan Pemrosesan pada himpunan data data. Dukungan untuk struktur data yang kompleks termasuk data tanggal reguler, data tanggal tidak teratur, data cross-section dengan data pengenal observasi, tanggal, dan data panel yang tidak bertanggal. Halaman kerja mani-halaman. Lihat database berbasis disk asli memberikan kueri yang kuat Fitur dan integrasi dengan workfiles EViews. Matikan data antara EView dan berbagai spreadsheet, statisti Cal, dan format basis data, termasuk namun tidak terbatas pada file Microsoft Access dan Excel termasuk dan file Gauss Dataset, file SAS Transport, file asli dan portabel SPSS, file Stata, teks ASCII yang diformat mentah atau file biner, HTML, atau database dan query ODBC Dukungan ODBC hanya diberikan dalam dukungan Enterprise Edition. OLE untuk menghubungkan keluaran EView, termasuk tabel dan grafik, ke paket lainnya, termasuk dukungan Microsoft Excel, Word dan Powerpoint. OLEDB untuk membaca workfiles dan database EViews menggunakan klien atau program kustom OLEDB. Dukungan untuk database Data Ekonomi FRED Federal Reserve Edisi Enterprise mendukung basis data Global Insight DRIPro dan DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet, dan Moody s. EViews Microsoft Excel Add-in memungkinkan Anda untuk menghubungkan atau mengimpor data. Dari EViews workfiles dan database dari dalam Excel. Drag-and-drop dukungan untuk membaca data hanya drop file ke EViews untuk konversi otomatis data asing ke EViews format workfile. Powerful tool untuk membuat halaman workfile baru dari nilai dan tanggal dalam series. Match yang ada menggabungkan, bergabung, menambahkan, subset, mengubah ukuran, menyortir, dan membangun kembali tumpukan dan workfiles yang tidak stabil. Easy-untuk menggunakan frekuensi konversi otomatis saat menyalin atau Menghubungkan data antar halaman dengan frekuensi yang berbeda. Konversi frekuensi dan penggabungan pertandingan mendukung pemutakhiran dinamis kapan pun perubahan data mendasar. Seri formula pembaruan otomatis yang dihitung ulang secara otomatis setiap kali terjadi perubahan data mendasar. Konversi frekuensi yang mudah digunakan, cukup salin atau taut data antar halaman. Dari frekuensi yang berbeda. Alat untuk resampling dan generasi bilangan acak untuk simulasi Pembangkitan bilangan acak untuk 18 fungsi distribusi yang berbeda menggunakan tiga generator bilangan acak yang berbeda. Penanganan Data Seri Seri. Dukungan terpadu untuk menangani data tanggal dan waktu tetap teratur dan tidak teratur. Dukungan untuk umum Data frekuensi reguler Tahunan, Semi-tahunan, Triwulanan, Bulanan, Belakangan, Puluh Dua, Sepuluh hari, Mingguan, Harian - 5 hari seminggu, Harian - 7 hari seminggu. Dukungan untuk data intraday frekuensi tinggi, memungkinkan frekuensi jam, menit, dan detik Selain itu, ada sejumlah frekuensi reguler yang jarang dijumpai, termasuk Multi-tahun, Dua Belas Bulan, Puluh Dua, Sepuluh Hari, dan Harian dengan rentang waktu yang sewenang-wenang dalam beberapa hari dalam seminggu. Fungsi seri dan operator waktu yang disederhanakan tertinggal, perbedaan, perbedaan log, rata-rata bergerak, dll. Frekuensi konversi bervariasi dari rendah ke rendah dan rendah - Ke-tinggi. Pemulusan perataan tunggal, double, Holt-Winters, dan ETS yang efektif. Alat bantu pemotretan untuk regresi pemutih. Hodrick-Prescott filtering. Band-pass frequency filtering Baxter-King, Christiano-Fitzgerald fixed length dan full sample asimetris filter. Seasonal adjustment Sensus X-13, X-12-ARIMA, Tramo Seats, moving average. Interpolation untuk mengisi nilai yang hilang dalam rangkaian Linear, Log-Linear, Catmull-Rom Spline, Cardinal Spline. Ringkasan data dasar oleh ringkasan kelompok Tes uji kesetaraan, ANOV A seimbang dan tidak seimbang, dengan atau tanpa varians heteroskedastis, tabloid Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-square, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett, Levene, Brown-Forsythe. Cross-tabulation dengan ukuran asosiasi Koefisien Phi, Cramer s V, Koefisien Kontinjensi dan Uji Kemandirian Pearson Chi-Square, Rasio Likelihood G 2.Kovarian dan analisis korelasi termasuk Pearson, rank rank Spearman, Kendall's tau-a dan tau-b Dan analisis parsial. Analisis komponen utama termasuk plot scree, biplots dan plot pemuatan, dan perhitungan nilai komponen tertimbang. Analisis fisis yang memungkinkan perhitungan ukuran asosiasi termasuk kovariansi dan korelasi, estimasi keunikan, estimasi pemuatan faktor dan nilai faktor, serta estimasi kinerja. Diagnostik dan rotasi faktor menggunakan salah satu dari lebih dari 30 metode ortogonal dan oblik yang berbeda. Fungsi Distribusi EDF Eksperimental untuk Normal, Eksponensial, Ex Trist value, Logistic, Chi-square, Weibull, atau Gamma Distribution Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson. Histogram, Frekuensi Poligon, Poligon Frekuensi Tepi, Histogram Rata-rata Bergeser, CDF-survivor-quantile, Quantile-Quantile, kerapatan kernel, distribusi teoritis yang sesuai, boxplots. Scatterplots dengan garis regresi parametrik dan non-parametrik LOWESS, polynomial lokal, regresi kernel Nadaraya-Watson, linier lokal, polinomial lokal atau elips kepercayaan. Seri Waktu. Pengorokon, autokorelasi parsial, Korelasi silang, uji statistik Q-statistik. Uji kausalitas kausal, termasuk kausalitas kausalitas Granger. Akar tes akar Augmented Dickey-Fuller, GLS mengubah Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Cointegration Tes Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park menambahkan variabel, dan stabilitas Hansen. Tes ketergantungan Brock, Dechert, Scheinkman dan LeBaron. Variance ratio tests Lo and MacKinlay, Kim wild bootstrap, peringkat Wright, peringkat-skor dan tanda uji Wald dan beberapa perbandingan rasio varians Richardson dan Smith, Chow dan Denning. Variasi varian dan perhitungan kovariansi jangka panjang simetris atau atau satu sisi kovarian jangka panjang menggunakan kernel nonparametrik Newey-West 1987, Andrews 1991, parametrik VARHAC Den Haan dan Levin 1997, dan metode kernel Andrews dan Monahan 1992 yang dikembangkan sebelumnya Selain itu, EViews mendukung metode pemilihan pita lebar Marshall 1991 dan Newey-West 1994 untuk penduga kernel, dan kriteria informasi berdasarkan panjang lag Metode seleksi untuk estimasi VARHAC dan prewhitening. Panel dan Pool. By-group dan per-periode statistik dan pengujian. Akar tes akar Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Cointegration tests Pedroni, Kao, Maddala dan Wu. Panel dalam seri kovarians dan komponen utama. Uji coba kausalitasumumumum-Hurlin 2012.Linear dan nonlinear ordinary least squares multiple regression. Linear regression with PDLs Pada sejumlah variabel independen. Regresi keras. Derivatif analitik untuk estimasi nonlinear. Kuadrat terkecil kuadrat. Kesalahan standar kuat Newey-West Kesalahan standar HAC dapat dihitung menggunakan kernel nonparametrik, parametrik VARHAC, dan metode kernel yang telah digunakan sebelumnya, dan memungkinkan untuk Andrews Dan metode seleksi bandwidth otomatis Newey-West untuk estimator kernel, dan kriteria informasi berdasarkan metode seleksi panjang lag untuk estimasi VARHAC dan prewhitening. Regresi kuantum linier dan penyimpangan absolut minimum LAD, termasuk perhitungan kovarians Huber s Sandwich dan bootstrap. Stepwise regression dengan 7 berbeda Prosedur seleksi. ARMA dan ARMAX. Linear model dengan rata-rata bergerak autoregresif, autoregresif musiman, dan kesalahan rata-rata pergerakan musiman. Model non-linier dengan spesifikasi AR dan SAR. Perekaman menggunakan metode backcasting Box and Jenkins, atau dengan kuadrat bersyarat minimal. Variabel intrusi dan GMM. Linear dan nonlinier dua st Umur kuadrat terkecil variabel instrumental 2SLS IV dan Metode Generalized Moments Estimasi GMM. setelan Linier dan nonlinier 2SLS IV dengan kesalahan AR dan SAR. Informasi terbatas Kemungkinan maksimum Perkiraan tingkat LIML dan K-kelas. Kisaran spesifikasi matriks pembobotan GMM White, HAC, User - Disediakan dengan kontrol terhadap iterasi matriks bobot. Opsi estimasi GMM mencakup estimasi CUE yang terus-menerus memperbarui, dan sejumlah opsi kesalahan standar baru, termasuk kesalahan standar Windmeijer. Diagnosis spesifik GMM meliputi Uji Instrumen Orthogonalitas, Uji Endogeneitas Regresor, Uji Instrumen Lemah , Dan tes breakpoint GMM yang spesifik. GARCH p, q, EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH. Persamaan mean linear atau nonlinier dapat mencakup istilah ARCH dan ARMA, baik persamaan mean dan varians yang memungkinkan variabel eksogen. , Student st, dan Generalised Error Distributions. Bollerslev-Wooldridge kesalahan standar yang kuat. In-dan out-of sample prakiraan th Varians dan mean kondisional, dan komponen permanen. Model Variabel Bergantung Terbatas. Logika Usang, Probit, dan Nilai Ekstrim Gompit. Nilai Logit, Probit, dan Gompit Ekstrim yang Diikat. Model terpotong dan terpotong dengan kesalahan nilai normal, logistik, dan ekstrim Tobit, Etc. Count model dengan Poisson, binomial negatif, dan quasi-maximum likelihood QML specification. Heckman Selection models. Huber White standard error yang kuat. Model-model panggilan mendukung model linier umum atau kesalahan standar QML. Tes Good-Fit Fit and Andrews Goodness-of-Fit Untuk model biner. Mudah menyimpan hasil termasuk residu dan gradien umum ke objek EView baru untuk analisis lebih lanjut. Mesin estimasi GLM umum dapat digunakan untuk memperkirakan beberapa model ini, dengan opsi untuk memasukkan kovarians yang kuat. Data Meter Waktu Pegang, Cross - Data Sectional. Perkiraan waktu dan nonlinear dengan penampang lintang aditif dan efek tetap atau acak. Anjuran estimator kuadratik tak bias QUEs untuk c Varians omponent dalam model efek acak estimasi Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn.2SLS IV dengan penampang melintang dan efek tetap atau acak. Ekstraksi dengan kesalahan AR menggunakan kuadrat terkecil nonlinear pada spesifikasi yang berubah. Umumnya kuadrat terkecil, umum Estimasi 2SLS IV, estimasi GMM yang memungkinkan spesifikasi cross-section atau period heteroskedastic dan correlated. Perkiraan data panel dinamis yang menggunakan perbedaan pertama atau penyimpangan ortogonal dengan instrumen spesifik yang ditentukan sebelumnya Tes korelasi serial Arellano-Bond. Panel Arellano-Bond. Standar kesalahan Perhitungan meliputi tujuh jenis kesalahan standar Putih dan Panel yang dikoreksi dengan kuat PCSE. Menguji batasan koefisien, variabel yang dihilangkan dan berlebihan, uji Hausman untuk efek acak yang berkorelasi. Panel unit root tests Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Uji tipe Fisher menggunakan tes ADF dan PP Maddala-Wu, Choi, Hadri. Panel kointegrasi estimasi Sepenuhnya dimodifikasi OLS FMOLS, Pedroni 2000 atau Dynamic Ordinary Least Squares DOLS, Kao dan Chaing 2000, Mark dan Sul 2003. Model Linear Terintegrasi. Normal, Poisson, Binomial, Binomial Negatif, Gamma, Inverse Gaussian, Exponential Mena, Mean Power, keluarga Squate Binomial. Identitas, log, log-complement, logit, probit, log-log, log-log gratis, invers, power, rasio odds daya, Box-Cox, Rasio probabilitas rasio kotak-Cox odds. Frequency dan weighting weight. Fixed, Pearson Chi-Sq, penyimpangan, dan spesifikasi dispersi yang ditentukan pengguna Dukungan untuk estimasi dan pengujian QML. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring, dan algoritma estimasi BHHH. Kovarian statistik biasa dihitung dengan menggunakan Hessian yang diharapkan atau diamati atau produk luar. Dari gradien Perkiraan kovariansi yang kuat menggunakan metode GLM, HAC, atau Huber White. Sesi Persamaan Mengintegrasikan Regresi. Dukungan untuk tiga metode estimasi yang sangat efisien, OLS Phillips dan Hansen 1992 yang telah dimodifikasi sepenuhnya, Canonical Coin Tegrating Regression Park 1992, dan Dynamic OLS Saikkonen 1992, Stock dan Watson 1993.Engle dan Granger 1987 dan Phillips dan Ouliaris 1990 berdasarkan uji residual, uji ketidakstabilan Hansen s 1992b, dan uji statistik ditambahkan 1992 dari Park. Flexible dari tren dan Regresor deterministik dalam spesifikasi regresi persamaan dan kointegrasi. Estimasi fitur lengkap varians jangka panjang untuk seleksi FMOLS dan CCR. Selisih otomatis atau fixed lag untuk kelambatan DOLS dan lead dan untuk regresi pemutihan varians jangka panjang. OLS yang dilipat dan kalkulasi kesalahan standar yang kuat untuk DOLS. User-ditentukan Maximum Likelihood. Use standar EViews seri ekspresi untuk menggambarkan log likelihood kontribusi. Contoh untuk logit multinomial dan bersyarat, model transformasi Box-Cox, model switching disekuilibrium, probit model dengan kesalahan heteroskedastis, nested logit, Heckman sampel seleksi, Dan Weibull hazard models. Systems of Equations. Linear dan estimasi nonlinear. Least squares, 2SLS, Persamaan estimasi tertimbang, Regresi yang tidak terkait sama sekali, kuadrat terkecil tiga tahap. GMM dengan matrik pembobotan White dan HAC. perkiraan dengan menggunakan kuadrat terkecil nonlinear pada spesifikasi yang berubah. Full Information Maximum Likelihood FIML. Menerima faktorisasi struktural pada VAR dengan memaksakan jarak pendek atau panjang Pembatasan yang dijalankan. Bayesian VARs. Impulse response berfungsi dalam berbagai format tabel dan grafik dengan kesalahan standar yang dihitung secara analitis atau dengan metode Monte Carlo. Guncangan respons respons dihitung dari faktorisasi penyimpangan Choonsky, satu unit atau satu standar deviasi yang mengabaikan korelasi, dorongan umum, Faktorisasi struktural, atau bentuk matriks vektor yang ditentukan pengguna. Beberkan dan uji pembatasan linier pada hubungan kointegrasi dan atau koefisien penyesuaian pada model VEC. Lihat atau buat hubungan kointegrasi dari model VEC yang diperkirakan. Diagnosis ekstrem termasuk tes kausalitas Granger, uji pengecualian lag gabungan , Kriteria evaluasi jeda lag, Uji korograpi, autokorelasi, normalitas dan heteroskedastisitas, pengujian kointegrasi, diagnostik multivariat lainnya. Koefisien Konektif Konstanta Lanjutan. Q, Diagonal VECH p, q, Diagonal BEKK p, q, dengan istilah asimetris. Pilihan parameterisasi ekstra untuk VEK Diagonal Koefisien matriks. Variabel ekuivalen yang diperbolehkan dalam persamaan rata-rata dan persamaan variansi nonlinier dan persyaratan AR yang diperbolehkan dalam persamaan rata-rata. Bollerslev-Wooldridge kesalahan standar yang kuat. Normal atau Student st multivariate error distribution. A pilihan derivatif numerik analitik atau cepat turunan Analytics derivatif tidak Tersedia untuk beberapa model yang rumit. Menghasilkan kovarians, varians, atau korelasi dalam berbagai format tabel dan grafik dari model ARCH yang diestimasi. Algoritma tolok ukur Space. Kalman untuk memperkirakan model struktural tunggal dan multinquasi yang ditentukan pengguna. Variabel yang tidak biasa dalam persamaan negara dan sepenuhnya Spesifikasi varians parameter. Ikut satu langkah di depan, saring Ed, atau sinyal, keadaan, dan kesalahan yang diperparah. Contohnya meliputi parameter variasi waktu, model ARRAM multivariat, dan model quarilikelihood stochastic. Pengujian dan Evaluasi. Plot residual, pas, dan residual. Uji awet untuk batasan koefisien linier dan nonlinier elips kepercayaan menunjukkan Wilayah kepercayaan bersama dari dua fungsi parameter yang diperkirakan. Koefisien koefisien diagnostik standar lainnya dan elastisitas koefisien, interval kepercayaan, faktor inflasi varian, dekomposisi varians koefisien. Variabel yang dilaporkan dan berlebihan Uji LR, korelasi residual residual dan kuadrat dan statistik Q, serial residual Korelasi dan tes ARCH LM. Tes heteroskedastisitas, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey and Glejser. Diagnostik stabilitas Uji fokus dan ramalan Chow, uji putus-guna Quandt-Andrews yang tidak diketahui, uji breakpoint Bai-Perron, tes Ramsey RESET, estimasi rekursif OLS, pengaruh Statistik, leverage plots. ARMA persamaan diagnostik Grafik atau tabel dari akar invers dari polinomial AR dan atau MA, membandingkan pola autokorelasi perkiraan teoritis dengan pola korelasi aktual untuk residu struktural, menampilkan respon impuls ARMA terhadap kejutan inovasi dan spektrum frekuensi ARMA. Koefisien, matriks kovariansi koefisien, residu, gradien, dll ke objek EView untuk analisis lebih lanjut. Lihat juga Estimasi dan Sistem Persamaan untuk prosedur pengujian khusus tambahan. Untuk pengujian dan simulasi. Instruktur statis atau dinamis di luar sampel dari perkiraan persamaan Objek dengan perhitungan kesalahan standar forecast. Forecast grafik dan di-sampel perkiraan evaluasi RMSE, MAE, MAPE, theil ketidaksetaraan koefisien dan proporsi. State-of-the-art model membangun alat untuk beberapa persamaan peramalan dan multivariat simulasi. Model Persamaan dapat dimasukkan dalam teks atau sebagai tautan untuk pemutakhiran otomatis pada perkiraan ulang. Gambar de Struktur pendency atau variabel endogen dan eksogen dari persamaan Anda. Gauss-Seidel, pemecah model Broyden dan Newton untuk simulasi non-stokastik dan stochastic Solusi forward non-stokastik memecahkan harapan model yang konsisten Simulasi stochasitc dapat menggunakan residu bootstrap. Mengatasi masalah kontrol sehingga endogen Variabel mencapai target yang ditentukan pengguna. Persamaan normalisasi yang canggih, menambahkan faktor dan mengesampingkan dukungan. Membuat dan membandingkan beberapa skenario solusi yang melibatkan berbagai rangkaian asumsi. Tampilan dan prosedur model yang mirip menampilkan hasil simulasi dalam bentuk grafis atau tabular. Grafik dan Tabel. Line, dot plot, area, bar, spike, musiman, pie, xy-line, scatterplots, boxplots, error bar, high-low-open-close, dan band area. Grafik kategoris dan ringkasan ringkas yang mudah digunakan. Memperbarui otomatis grafik yang memperbarui perubahan data yang mendasari. Informasi info dan tampilan nilai saat Anda mengarahkan kursor ke titik di grafik. Histogram, rata-rata menggesernya Torgrams, poligon frekuensi, poligon frekuensi tepi, boxplots, kerapatan kernel, distribusi teoretis yang sesuai, boxplot, CDF, survivor, quantile, quantile-quantile. Scatterplots dengan kombinasi parametrik dan nonparametrik kernel Nadaraya-Watson, lokal polinomial lokal dan tetangga terdekat Garis regresi LOWESS, atau elips kepercayaan. Butir titik-dan-klik atau kustomisasi berbasis perintah. Khusus penyesuaian latar belakang grafik, bingkai, legenda, sumbu, penskalaan, garis, simbol, teks, bayangan, pudar, dengan fitur grafik grafik yang lebih baik. Tabel kustomisasi dengan kontrol atas font sel wajah, ukuran, dan warna, latar belakang warna dan perbatasan sel, penggabungan, dan anotasi. Grafik copy dan paste ke aplikasi Windows lainnya, atau simpan grafik sebagai metafiles Windows biasa atau yang disempurnakan, encapsulated file PostScript, Bitmaps, GIF, PNGs atau JPGs. Kopi dan tempel tabel ke aplikasi lain atau simpan ke file RTF, HTML, atau teks. Manage grafik dan tabel bersama-sama dalam objek spul T yang memungkinkan Anda menampilkan banyak hasil dan analisis dalam satu objectmands dan bahasa perintah Programming. Object-oriented menyediakan akses ke item menu. Mengikuti perintah pada file program. Melengkapi dan memproyeksikan percabangan, subrutin, dan pemrosesan makro. Objek vektor dan string vektor Untuk pemrosesan string Perpustakaan yang luas dari fungsi string dan string list. Parameter matriks yang superior mendukung manipulasi matriks, perkalian, inversi, produk Kronecker, solusi eigenvalue, dan dekomposisi nilai tunggal. Antarmuka Eksternal dan Add-Ins. Dukungan server otomasi COM sehingga program eksternal atau Skrip dapat meluncurkan atau mengendalikan EViews, mentransfer data, dan mengeksekusi perintah EViews. EViews menawarkan aplikasi dukungan klien COM Automation untuk server MATLAB dan R sehingga EViews dapat digunakan untuk meluncurkan atau mengendalikan aplikasi, mentransfer data, atau menjalankan perintah. EViews Microsoft Excel Add-in menawarkan antarmuka sederhana untuk mengambil dan menghubungkan dari dalam Microsoft Excel 2000 dan Kemudian untuk item seri dan matriks yang tersimpan dalam workfiles dan database EViews. Infrastruktur Add-in EViews menawarkan akses tanpa batas ke program yang ditentukan pengguna menggunakan perintah, menu EViews standar, dan antarmuka objek. Download dan instal add-in standar dari situs web EViews. Untuk informasi penjualan silahkan email. Untuk dukungan teknis silahkan email. Please sertakan nomor seri anda dengan semua korespondensi email. Untuk informasi kontak tambahan, lihat halaman Tentang kami. Stata Data Analysis and Statistical Software. Dynamic panel data DPD analysis. Stata memiliki suite Alat untuk analisis data panel dinamis. xtabond menerapkan estimator Arellano dan Bond, yang menggunakan kondisi saat dimana kelambatan variabel dependen dan perbedaan pertama dari variabel eksogen adalah instrumen untuk persamaan differensial pertama. xtdpdsys menerapkan Arellano dan Bover Pengukur sistem Blundell dan Bond, yang menggunakan kondisi momen momen dan momen momen di mana dibeda pertama membedakan Variabel dependen adalah instrumen untuk tingkat persamaan. xtdpd untuk pengguna tingkat lanjut, adalah alternatif yang lebih fleksibel yang dapat menyesuaikan model dengan korelasi rata-rata bergerak berurutan rendah dalam kesalahan istimewa dan variabel yang telah ditentukan sebelumnya dengan struktur yang lebih rumit daripada yang diizinkan dengan xtabond Dan alat xtdpdsys. Postestimation memungkinkan Anda untuk menguji korelasi serial pada residu pertama yang berbeda dan menguji validitas batasan yang terlalu besar. Membangun pekerjaan Layard dan Nickell 1986, Arellano dan Bond 1991 sesuai dengan model permintaan tenaga kerja dinamis ke sebuah Panel perusahaan yang tidak seimbang yang berlokasi di Inggris Pertama, kita memodelkan pekerjaan dengan upah, persediaan modal, output industri, boneka tahun, dan tren waktu, termasuk satu lag kerja dan dua kelonggaran upah dan persediaan modal Kami akan menggunakan satu langkah Estimasi Arellano Bond dan meminta VCE kuat mereka. Karena kita memasukkan satu lag n dalam model regresi kita, xtabond menggunakan lags 2 dan kembali sebagai instrumen Diff Perbedaan variabel eksogen juga berfungsi sebagai instrumen. Di sini kita mereparasi model kita, dengan menggunakan xtdpdsys sebagai gantinya sehingga kita dapat memperoleh estimasi Arellano Bover Blundell Bond yang mengetahui footer dari dua keluaran perintah tersebut menggambarkan perbedaan utama antara kedua estimator xtdpdsys termasuk perbedaan yang tertinggal. Dari n sebagai instrumen dalam persamaan tingkat xtabond tidak. Kondisi momen estimator GMM ini hanya berlaku jika tidak ada korelasi serial dalam kesalahan istimewa Karena perbedaan pertama white noise tentu saja autokorelasi, kita hanya perlu memperhatikan diri kita berdua. Dan autokorelasi yang lebih tinggi Kita dapat menggunakan uji coba untuk autokorelasi. Litium, M dan S Bond 1991 Beberapa pengujian spesifikasi untuk data panel bukti Monte Carlo dan penerapan persamaan ketenagakerjaan Tinjauan Studi Ekonometrika 58 277 297 Layard, R dan SJ Nickell 1986 Pengangguran di Inggris Economica 53 5121 5169. Buku ini menyajikan tinjauan modern tentang beberapa t Dia topik utama dalam data panel ekonometrik Ini berkaitan dengan model statis dan dinamis linier, dan ditujukan untuk pembaca mahasiswa pascasarjana dan peneliti terapan Bagian dari buku ini dapat digunakan dalam kursus pascasarjana mengenai data panel ekonometrik, dan sebagai sumber referensi Bagi para praktisi Banyak aplikasi dibahas secara rinci Beberapa masalah metodologis dijelaskan melalui aplikasi, yang saling terkait erat dengan teks lainnya dan harus dianggap sebagai bagian integral dari wacana tersebut. Buku ini memiliki dua perhatian utama yaitu analisis Model dengan variabel penjelas non-eksogen Ini mencakup variabel eksogen yang sangat erat yang berkorelasi dengan efek individual yang tidak diobservasi, variabel yang mengalami kesalahan pengukuran, dan variabel yang telah ditentukan sebelumnya atau endogen terhadap kesalahan variasi waktu Kekhawatiran lainnya adalah pemodelan dinamis dan, lebih spesifik lagi. , Masalah membedakan secara empiris antara respon dinamis dan heterogenitas yang tidak teramati Dalam analisis data panel Komponen kesalahan, struktur kovarian, model autoregresif, model dengan variabel yang telah ditentukan secara umum, dan instrumen yang optimal secara sistematis tercakup. Sebagian besar buku ini mengadopsi metode GMM yang umum, dan sering menggunakan argumen variabel instrumental, Meskipun pendekatan kemungkinan juga disajikan saat tersedia Banyak topik dibahas dari perspektif panel pendek dan panjang, namun ada penekanan pada ekonometri panel mikro, yang tercermin dalam baik pengorganisasian materi maupun pilihan topik. Bagian tengah dari Buku ini menyediakan sintesis, dan perspektif terpadu, tentang literatur yang luas mengenai data panel dinamis yang memiliki dampak signifikan pada praktik ekonometrik. Model autoregresif, struktur kovarian, komponen kesalahan, metode umum momen, efek individual, kesalahan pengukuran, optimal Instrumen, data panel, variabel yang telah ditentukan, heterogen yang tidak teramati Ito.2 Heterogenitas yang tidak teramati. Bab 2 dimulai dengan memperkenalkan masalah heterogenitas yang tidak teramati dalam analisis regresi dan bagaimana ketersediaan data panel membantu mengatasinya Efek yang saling terkait dimotivasi sebagai turunan dari regresi endogen, dan dibandingkan dengan pendekatan endogenitas lainnya dalam ekonometri Perkiraan dalam kelompok atau estimasi efek tetap didiskusikan dan dimotivasi dari perspektif panel pendek dan panjang dalam konteks kuadrat dan kemungkinan terkecil Implikasi heteroskedastisitas dan korelasi serial untuk inferensi yang valid dan estimasi optimal dipertimbangkan, serta perluasan model non linier dengan aditif. Efek, termasuk kesalahan standar T yang kecil dan panjang, dan metode jarak minimum. Kata kunci regresi endogen, efek tetap, heteroskedastisitas, jarak minimum, estimasi optimal, kesalahan standar yang kuat, korelasi serial, bias heterogenitas yang tidak diamati, estimasi kelompok. Komponen Kesalahan Bab ini dikhususkan untuk kesalahan compon Model ini awalnya dimotivasi dari ketertarikan untuk membedakan komponen variasi permanen dari komponen sementara seperti pada analisis ketidaksetaraan upah dan mobilitas Selanjutnya, mereka dianggap sebagai kasus khusus dari model heterogenitas yang tidak teramati dimana efeknya tidak berkorelasi dengan Regressor Pengujian pembatasan dan perluasan model dengan subset regresor tidak berkorelasi dibahas Akhirnya, estimasi komponen nonparametrik dari komponen kesalahan dipertimbangkan. Model komponen kesalahan kesalahan, model dengan informasi pada tingkat, perkiraan nonparametrik, uji efek tidak berkorelasi, ketidaksetaraan upah Dan mobilitas. Bab terakhir dalam Bagian I membahas kesalahan dalam variabel dalam data panel Tema utama di sini adalah bahwa regresi pada tingkat dan penyimpangan mungkin tidak hanya berbeda karena heterogenitas yang tidak teramati namun juga sebagai akibat pembesaran kesalahan kesalahan pengukuran pada regresor. Dalam perubahan Kondisi di mana data panel prov Ides variabel instrumental internal dibahas dan ilustrasi permintaan uang yang kuat diberikan. Kesalahan kata kunci dalam variabel, variabel instrumental internal, permintaan uang perusahaan, bias kesalahan pengukuran, regresi pada tingkat dan penyimpangan. Model Seri Waktu dengan Komponen Kesalahan.5 Struktur Covariance untuk Dinamis Komponen Kesalahan Bagian II membahas model deret waktu dengan komponen kesalahan Bab 5 terbuka dengan diskusi informal tentang masalah pembedaan antara heterogenitas yang tidak teramati dan dinamika individu di panel pendek Selanjutnya, strategi pemodelan efek waktu, model rata-rata bergerak, dan kesimpulan dari kovariansi Struktur dianggap Kemudian ilustrasi diberikan dengan mempertimbangkan pengujian hipotesis pendapatan permanen dari data panel rumah tangga. Struktur kovariansi, model rata-rata bergerak, hipotesis pendapatan permanen, efek waktu, deret waktu dengan komponen kesalahan.6 Model Autoregresif dengan Efek Individu. 6 mempertimbangkan yang spesifik Dan perkiraan model autoregresif dengan penyadapan heterogen Dalam kelompok bias dalam panel pendek dibahas Perkiraan tetap T konsisten dari perspektif GMM dan kemungkinan dianggap Diskusi menjelaskan dampak asumsi tentang kondisi awal dan heteroskedastisitas pada estimasi Perhatian khusus diberikan pada akar unit Dan untuk estimasi di bawah mean stationarity Bab ini diakhiri dengan tutorial terperinci mengenai estimasi dan pengujian model VAR dengan menggunakan data panel tingkat perusahaan. Model autoregresif tingkat tinggi, data panel tingkat perusahaan, kondisi awal, stasioner rata-rata, heteroskedastisitas seri waktu, akar unit , Model VAR, bias dalam kelompok.7 Model dengan Variabel Ketergantungan yang Terkendali dan Tertentu Secara Ketat. Subjek Bagian III adalah dinamika dan predeterminasi. Bab 7 membahas model dengan variabel dependen eksogen dan tertinggal yang memungkinkan autokorelasi bentuk yang tidak diketahui. Sebaliknya Ke model autoregresif dari Par T II, ​​di sini tertinggal variabel dependen muncul dalam peran struktural Efeknya diidentifikasi terlepas dari bentuk korelasi serial berkat tersedianya regresor eksogen yang ketat Estimasi dibahas dari perspektif panel pendek dan panjang dalam konteks GMM dan kemungkinan model kecanduan rokok. Digunakan sebagai ilustrasi. Autokorelasi autokorelasi dengan bentuk yang tidak diketahui, kecanduan rokok, variabel dependen yang tertinggal, panel pendek dan panjang, regresor eksogen ketat. Bab 8 membahas model di mana kesalahan tersebut bersifat independen terhadap nilai variabel kondisional tertentu dan yang tertinggal, Tetapi tidak dengan nilai masa depan mereka Penyesuaian parsial, persamaan Euler, dan pertumbuhan lintas negara dibahas sebagai contoh Pendekatan alternatif untuk estimasi dari perspektif T kecil dan besar dipertimbangkan Perhatian khusus diberikan kepada estimator yang menggunakan informasi mengenai tingkat variabel Topik tersebut Sebagai ketidakrelevanan penyaringan dan instrumen optimal w Kondisi sekuensial juga dipertimbangkan. Keenam pertumbuhan lintas negara, persamaan Euler, informasi mengenai tingkat variabel, tidak relevannya penyaringan, penyesuaian parsial, instrumen optimal, variabel yang telah ditentukan, kondisi momen sekuensial. Metode Generalized Moments Estimation Part IV Berisi dua bab tambahan yang mengulas hasil utama dalam teori metode estimasi momen umum dan variabel instrumental yang optimal. Tujuan bab ini adalah membuat buku cukup mandiri. Yang pertama dimulai dengan mengenalkan metode estimasi momen, diikuti oleh a general formulation of GMM estimation and testing, using 2SLS and 3SLS as examples The chapter deals with consistency, asymptotic normality, asymptotic variance estimation, optimal weight matrix, and Sargan tests of overidentifying restrictions. Keywords asymptotic variance estimation, generalized method of moments, moments estimation problems, overidentifying r estrictions, Sargan tests. B Optimal Instruments in Conditional Models This chapter considers models defined by conditional moment restrictions The focus of the discussion is in finding the optimal instruments for each type of model that is considered The problem is first solved for the linear regression model, which is the most familiar context, and then the same procedure is used for increasingly more complex models. Keywords conditional moment restrictions, conditional models, linear regression, optimal instruments.