کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5066553 | 1476787 | 2016 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Unveiling covariate inclusion structures in economic growth regressions using latent class analysis
ترجمه فارسی عنوان
بازتولید ساختارهای ورودی متغیر در رگرسنجی رشد اقتصادی با استفاده از تجزیه و تحلیل کلاس پنهان
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
اقتصاد، اقتصادسنجی و امور مالی
اقتصاد و اقتصادسنجی
چکیده انگلیسی
We propose the use of Latent Class Analysis methods to analyze the covariate inclusion patterns across specifications resulting from Bayesian model averaging exercises. Using Dirichlet Process clustering, we are able to identify and describe dependency structures among variables in terms of inclusion in the specifications that compose the model space. We apply the method to two datasets of potential determinants of economic growth. Clustering the posterior covariate inclusion structure of the model space formed by linear regression models reveals interesting patterns of complementarity and substitutability across economic growth determinants.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: European Economic Review - Volume 81, January 2016, Pages 189-202
Journal: European Economic Review - Volume 81, January 2016, Pages 189-202
نویسندگان
Jesus Crespo Cuaresma, Bettina Grün, Paul Hofmarcher, Stefan Humer, Mathias Moser,