•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Efficiency of repeated cross section estimators in fixed effects models

نویسنده:
Rosati, Nicoletta
ناشر:
Elsevier Science
سال
: 2013
شناسه الکترونیک: 10.1016/j.spl.2013.04.005
یو آر آی: https://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/579710
کلیدواژه(گان): Moment restrictions,Fixed,Repeated cross
کالکشن :
  • Latin Articles
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    Efficiency of repeated cross section estimators in fixed effects models

Show full item record

contributor authorRosati, Nicoletta
date accessioned2020-03-11T15:35:48Z
date available2020-03-11T15:35:48Z
date issued2013
identifier issn0167-7152
identifier other10.1016-j.spl.2013.04.005.pdf
identifier urihttps://libsearch.um.ac.ir:443/fum/handle/fum/579710?locale-attribute=fa
formatgeneral
languageEnglish
publisherElsevier Science
titleEfficiency of repeated cross section estimators in fixed effects models
typeJournal Paper
contenttypeMetadata Only
identifier padid4432873
subject keywordsMoment restrictions
subject keywordsFixed
subject keywordsRepeated cross
identifier doi10.1016/j.spl.2013.04.005
journal titleStatistics & Probability Letters
journal volume83
journal issue7
filesize381323
citations0
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace