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SVP, j'aimerai avoir votre aide. j'utilise un petit panel (7) avec des données très longues (39). L'estimateur GMM que j'utilise s'avère inadapté dans mon cas: petit panel et longues séries. Est-ce que quelqu'un a une idée sur un estimateur qui pourra résoudre mon problème. je rappelle que j' ai un modèle dynamique.
Merci
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Bonjour,
Je pense que les travaux de Beck et alii (1998, voir ref) peuvent t'intéresser. L'auteur utilise ce que l'on appelle les données BTSCS (binary time series cross section) pour faire des prévisions de crises en relations internationales. Si ta variable cible est quantitative, tu peux regarder dans la littérature des TSCS (time series cross section). Pour les TSCS, il y a les articles de Beck et June (2006) et Beck et Katz (2009) (petit bonus avec Beck, Katz et Tucker en 1998).. Malheureusement, à part l'article de 1998, je n'ai fait qu'une lecture rapide des autres papiers, il te faudra jeter un oeil.
Refs :
Beck N. et al. (1998), Taking Time Seriously : Time-Series-Cross-Section Analysis with a Binary Dependent Variable, American Journal of Political Science, 1260
Beck, Katz, Tucker - 1998 - Taking time seriously Time-series--cross-section analysis with a binary dep
Beck, June - 2006 - Time-Series-Cross-Section Methods
Beck, Katz - 2009 - Modeling Dynamics in Time-Series-Cross-Section Political Economy Data
Dernière modification par Adrien_Bey (28-04-2014 16:22:55)
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Précision : les problèmes de biais de panel dynamique (biais de Nickell) disparaissent avec la dimension T. Si T est très grand, vous pouvez donc utiliser des estimateurs usuels (MCO-within, GLS etc.).
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