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Robust Estimation
White and heteroscedasticity adjusted covariance matrix
Newey-West estimator
Cluster corrected covariance matrix
Kernel density regression
Panel Data
Analysis of variance and covariance
Fixed effects
Random effects
Random parameters (GLS, hierarchical)
Balanced or unbalanced panels
Cluster correction
Heteroscedasticity and autocorrelation tests
LM and Hausman tests for effects
White and Newey-West robust estimators
面板数据模型
所有的线性和非线性模型都可以用形式的面板数据来分析,包括:
固定和随机效应线性模型
非线性固定效应模型
随机效应模型
随机参数混合模型
潜在类别模型
模型估计&数据分析
提供连续、离散、有限和删失因变量近200种模型公式,包括:
线性回归
稳健估计
线性和对数线性回归
二元选择的概率和logit模型
排序选择模型
多项选择
审查和截断
样本选择模型
分位数回归(线性和计数)
计数数据的泊松和负二项模型
随机*与DEA
时间序列模型
面板数据模型
Heteroscedasticity
Weighted least squares
Multiplicative heteroscedasticity, maximum likelihood
Goldfeld-Quandt, Breusch-Pagan tests
Groupwise heteroscedasticity
Heteroscedastic fixed and random effects
ARCH, GARCH, GARCH in mean
Specification Tests
Omitted variables
Structural change
J, Cox, PE tests
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