In Chapter 16 we discuss panel data

In Chapter 16 we discuss panel data regression models. Such models
combine time series and cross-section observations. Although by combining
such observations we increase the sample size, panel data regression models pose several estimation challenges. In this chapter we discuss only the
essentials of such models and guide the reader to the appropriate resources
for further study.
In Chapter 17, we consider regression models that include current as well
as past, or lagged, values of the explanatory variables in addition to models
that include lagged value(s) of the dependent variable as one of the explanatory variables. These models are called, respectively, the distributed
lag and autoregressive models. Although such models are extremely useful in empirical econometrics, they pose some special estimating problems
because they violate one or more assumptions of the classical regression
model. We consider these special problems in the context of the Koyck, the
adaptive-expectations (AE), and the partial-adjustment models. We also
note the criticism leveled against the AE model by the advocates of the
so-called rational expectations (RE) school.

Kết quả (Việt) 1:

Trong chương 16 chúng tôi thảo luận về mô hình hồi qui bảng dữ liệu. Mô hình như vậykết hợp quan sát hàng loạt và mặt cắt ngang trong thời gian. Dù bằng cách kết hợpnhư vậy quan sát chúng tôi tăng kích thước mẫu, bảng dữ liệu mô hình hồi quy gây ra một số thách thức dự toán. Trong chương này chúng tôi chỉ thảo luận cácyếu tố cần thiết của các mô hình và hướng dẫn người đọc vào các nguồn lực thích hợpđể nghiên cứu thêm.Trong chương 17, chúng ta xem xét mô hình hồi quy bao gồm hiện tại cũng nhưnhư trong quá khứ, hay lagged, giá trị của các biến giải thích ngoài mô hìnhđiều đó bao gồm tụt value(s) của biến phụ thuộc vào một trong các biến giải thích. Các mô hình này được gọi là, tương ứng, các phân phốitụt hậu và autoregressive mô hình. Mặc dù mô hình như vậy là cực kỳ hữu ích trong thực nghiệm kinh tế lượng, họ đưa ra một số vấn đề về ước tính đặc biệtbởi vì họ vi phạm một hoặc nhiều các giả định của hồi quy cổ điểnMô hình. Chúng ta hãy xem xét những vấn đề đặc biệt trong bối cảnh của Koyck, cácthích nghi kỳ vọng (AE), và các mô hình một phần điều chỉnh. Chúng tôi cũnglưu ý những lời chỉ trích đã San lấp chống lại các mô hình AE bởi những người ủng hộ của cáctrường học gọi là sự mong đợi hợp lý (RE).

Kết quả (Việt) 2:

Trong chương 16, chúng tôi thảo luận về bảng điều khiển mô hình hồi quy dữ liệu. Mô hình như vậy
kết hợp chuỗi thời gian và mặt cắt ngang quan sát. Mặc dù bằng cách kết hợp
những quan sát như vậy, chúng tôi tăng kích thước mẫu, mô hình hồi quy dữ liệu bảng đặt ra một số thách thức dự toán. Trong chương này, chúng tôi chỉ thảo luận các
yếu tố cần thiết của mô hình như vậy và hướng dẫn người đọc đến các nguồn lực thích hợp
để nghiên cứu thêm.
Trong chương 17, chúng ta xem xét mô hình hồi quy bao gồm hiện tại cũng
như quá khứ, hoặc tụt, giá trị của các biến giải thích ngoài mô hình
bao gồm giá trị trễ (s) của biến phụ thuộc là một trong các biến giải thích. Những mô hình này được gọi là, tương ứng, phân phối
tụt hậu và mô hình tự hồi quy. Mặc dù mô hình như vậy là cực kỳ hữu ích trong kinh tế thực nghiệm, họ đặt ra một số vấn đề ước lượng đặc biệt
vì họ vi phạm một hoặc nhiều giả định của mô hình hồi quy cổ điển
mô hình. Chúng ta hãy xem xét những vấn đề đặc biệt trong bối cảnh các Koyck, sự
thích nghi, sự mong đợi (AE), và các mô hình một phần điều chỉnh. Chúng tôi cũng
lưu ý những lời chỉ trích nhắm vào các mô hình AE bởi những người ủng hộ của
cái gọi là kỳ vọng hợp lý (RE) trường.