MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
14627namaa22004331i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
EG-GICUC |
| 005 - أخر تعامل مع التسجيلة |
|---|
| control field |
20260219100330.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
260209s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE |
|---|
| Original cataloguing agency |
EG-GICUC |
| Language of cataloging |
eng |
| Transcribing agency |
EG-GICUC |
| Modifying agency |
EG-GICUC |
| Description conventions |
rda |
| 041 0# - LANGUAGE CODE |
|---|
| Language code of text/sound track or separate title |
eng |
| Language code of summary or abstract |
eng |
| -- |
ara |
| 049 ## - Acquisition Source |
|---|
| Acquisition Source |
Deposit |
| 082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER |
|---|
| Classification number |
519.205 |
| 092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC) |
|---|
| Classification number |
519.205 |
| Edition number |
21 |
| 097 ## - Degree |
|---|
| Degree |
Ph.D |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) |
|---|
| Local Call Number |
Cai01.18.04.Ph.D.2025.Ay.E |
| 100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Authority record control number or standard number |
Ayat Megally Mohamed Megally, |
| Preparation |
preparation. |
| 245 10 - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Estimating the errors covariance matrix in three dimensional panel data models / |
| Statement of responsibility, etc. |
by Ayat Megally Mohamed Megally ; Supervised Prof. Ahmed Hassan Youssef, Dr. Shereen Hamdy Abdel-Latif. |
| 246 15 - VARYING FORM OF TITLE |
|---|
| Title proper/short title |
تقدير مصفوفة تغاير الأخطاء فى نماذج بيانات البانل ثلاثية الأبعاد |
| 264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
|---|
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2025. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
84 Leaves : |
| Other physical details |
illustrations ; |
| Dimensions |
30 cm. + |
| Accompanying material |
CD. |
| 336 ## - CONTENT TYPE |
|---|
| Content type term |
text |
| Source |
rda content |
| 337 ## - MEDIA TYPE |
|---|
| Media type term |
Unmediated |
| Source |
rdamedia |
| 338 ## - CARRIER TYPE |
|---|
| Carrier type term |
volume |
| Source |
rdacarrier |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE |
|---|
| Dissertation note |
Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2025. |
| 504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE |
|---|
| Bibliography, etc. note |
Bibliography: pages 80 -84. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
This dissertation examines the critical challenges of variance-covariance matrix estimation and model specification in three dimensional panel data frameworks. The research addresses two fundamental econometric problems: the accurate identification of optimal fixed effects specifications among multiple candidate models, and the reliable estimation of standard errors under complex correlation structures inherent in multidimensional panel datasets.<br/>The complexity of three dimensional panel data models presents practitioners with up to sixty-four possible effects specifications (26), making model selection a non-trivial empirical challenge. Misspecified models systematically exhibit biased variance- covariance structures, overfitted specifications demonstrate artificially deflated variances due to redundant parameter absorption, while underfitted models display inflated variances from insufficient structural complexity to capture underlying data patterns. <br/> Research objectives:<br/>This investigation pursues two primary research objectives through comprehensive simulation studies and empirical analysis:<br/>Objective 1: Model Specification Performance Analysis<br/>Systematic evaluation of four model selection criteria (Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion, Leave-One-Out Cross-Validation , and Modified BIC*) across seven candidate three- dimensional panel specifications under varying sample size conditions and regressor correlation structures.<br/>Objective 2: Standard Error Estimator Robustness Assessment<br/>Comprehensive analysis of three standard error estimation approaches (White, Newey-West HAC, and Cluster-robust estimator) across alternative model specifications and correlation environments.<br/>Methodology and Findings:<br/>The research methodology encompasses extensive Monte Carlo simulations examining model selection probability distributions across diverse data generating processes, complemented by empirical analysis utilizing United Nations Industrial Development Organization (UNIDO) industrial sector data spanning 2005 onward.<br/>Model Selection Results:<br/>The Bayesian Information Criterion emerges as the most reliable selection mechanism, demonstrating consistent superior performance with selection probabilities ranging from 0.98 to 1 across all model specifications and sample sizes. The modified BIC* criterion exhibits comparable performance, while traditional AIC and Leave-One-Out Cross-Validation methods show adequate performance for parsimonious specifications but demonstrate substantial deterioration when confronting complex model structures, with correct selection probabilities occasionally falling below 0.80.<br/>Standard Error Estimation Results:<br/>Model specification critically influences standard error estimation accuracy. Omission of relevant fixed effects systematically produces elevated rejection rates, inflated standard errors, and increased sensitivity to correlation structures. Among the three estimators examined, cluster-robust standard errors demonstrate superior performance characteristics: rejection rates approximating nominal significance levels under high correlation conditions, conservative standard error estimates accurately reflecting parameter variability, and enhanced stability across diverse correlation structures.<br/>Empirical Application:<br/>The empirical analysis of UNIDO industrial sector data reveals that Model 3 provides optimal performance when accounting for clustering effects, particularly given the substantial country-level intraclass correlation coefficient of 0.72. The analysis demonstrates that 72% of total variance originates from country- level heterogeneity, underscoring the critical importance of appropriate clustering adjustments in three dimensional panel applications.<br/>Conclusions and Contributions:<br/>This research provides several methodological contributions to the three dimensional panel data literature:<br/>1- Methodological Guidance: BIC consistently outperforms alternative information criteria for model selection in three- dimensional panel contexts, particularly when confronting correlated regressors and complex fixed effects structures.<br/>2- Robust Inference Recommendations: Cluster-robust standard error estimators provide the most reliable foundation for statistical inference in three dimensional panels, offering effective protection against Type I error inflation under diverse correlation environments.<br/>3- Specification Impact Quantification: The research demonstrates that model misspecification consequences are amplified under stronger correlation structures, emphasizing the critical importance of correct fixed effects inclusion.<br/>4- Practical Implementation Framework: For practitioners confronting unknown correlation structures, the cluster- robust approach provides the most conservative and methodologically sound alternative, substantially reducing spurious significance risks.<br/>The findings establish a comprehensive methodological framework for researchers analyzing three dimensional panel data with potential serial and cross-sectional correlation structures. The recommended approach- combining BIC-based model selection with cluster-robust standard error estimation- provides the most reliable foundation for statistical inference while minimizing the risk of misleading empirical conclusions in multidimensional panel applications. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
تتناول هذه الرسالة التحديات الأساسية في تقدير مصفوفة التباين-التغاير وتحديد النموذج في نماذج البيانات اللوحية ثلاثية الأبعاد. وتركز الدراسة على مشكلتين اقتصاديتين قياسيتين رئيسيتين: تحديد مواصفات التأثيرات الثابتة المثلى بدقة من بين نماذج متعددة مرشحة، وتقدير الخطأ المعياري بشكل موثوق في ظل الهياكل المعقدة للارتباط الكامنة في مجموعات البيانات اللوحية متعددة الأبعاد.<br/>تُظهر النماذج ثلاثية الأبعاد للبيانات اللوحية درجة عالية من التعقيد، إذ يمكن أن تصل عدد احتمالات مواصفات التأثيرات إلى أربع وستين (2⁶)، مما يجعل اختيار النموذج تحديًا تجريبيًا غير بسيط. فالنماذج ذات المواصفات الخاطئة تُظهر بشكل منهجي مصفوفات تباين-تغاير متحيزة، بينما تُظهر المواصفات الزائدة عن الحد تباينات منخفضة بشكل مصطنع نتيجة امتصاص معلمات زائدة، في حين أن النماذج ذات المواصفات غير الكافية تُظهر تباينات مرتفعة بسبب عدم كفاية البنية الهيكلية لالتقاط نمط البيانات الحقيقي.<br/>أهداف البحث:<br/>تهدف هذه الدراسة إلى تحقيق هدفين رئيسيين من خلال دراسات محاكاة شاملة وتحليل تجريبي:<br/>الهدف 1: تحليل أداء تحديد النموذج<br/>تقييم منهجي لأربعة معايير لاختيار النموذج (Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion, Leave-One-Out Cross-Validation , and Modified BIC*) عبر سبعة نماذج مرشحة ثلاثية الأبعاد، تحت ظروف متفاوتة من أحجام العينات وهياكل ارتباط المتغيرات المستقلة.<br/>الهدف 2: تقييم مدى قوة مقدّرات الخطأ المعياري<br/>تحليل شامل لثلاث طرق لتقدير الخطأ المعياريWhite) ، (Cluster- robust ,Newey-West HAC عبر نماذج مختلفة وهياكل ارتباط متنوعة.<br/><br/><br/>المنهجية والنتائج:<br/>تعتمد المنهجية على محاكاة مونتي كارلو موسعة لتحليل توزيعات احتمالات اختيار النموذج عبر عمليات توليد بيانات متنوعة، مدعومة بتحليل تجريبي باستخدام بيانات منظمة الأمم المتحدة للتنمية الصناعية (UNIDO) للقطاع الصناعي منذ عام 2005.<br/>نتائج اختيار النموذج:<br/>يظهر معيار معلومات بايزي (BIC) كأفضل آلية اختيار للنموذج، حيث يحقق أداءً متفوقًا باستمرار، مع احتمالات اختيار صحيحة تتراوح بين 0.98 إلى 1 عبر جميع المواصفات وأحجام العينات. ويُظهر المعيار المعدل BIC* أداءً مشابهًا، في حين يُظهر كل من AIC وطريقة التحقق المتقاطع أداءً مقبولًا في النماذج البسيطة، لكنه يتدهور بشكل كبير في النماذج المعقدة، حيث تنخفض احتمالات الاختيار الصحيح أحيانًا إلى أقل من 0.80.<br/>نتائج تقدير الخطأ المعياري:<br/>يؤثر تحديد النموذج بشكل كبير على دقة تقدير الخطأ المعياري. فإغفال التأثيرات الثابتة ذات الصلة يؤدي إلى ارتفاع في معدلات الرفض، وتضخيم في قيم الخطأ المعياري، وزيادة الحساسية لهياكل الارتباط. ومن بين المقدّرات الثلاثة، يُظهر مقدّر الخطأ المعياري القوي للتجميع أداءً متفوقًا: حيث يحقق معدلات رفض قريبة من مستويات الدلالة الاسمية في ظل ظروف ارتباط عالية، ويقدّم تقديرات محافظة تعكس بدقة تباين المعلمات، ويوفر استقرارًا أكبر عبر هياكل ارتباط مختلفة.<br/>التطبيق التجريبي:<br/>يُظهر التحليل التجريبي لبيانات القطاع الصناعي في UNIDO أن النموذج 3 هو الأفضل عند أخذ تأثيرات التجميع في الاعتبار، خصوصًا مع وجود معامل ارتباط داخل الطبقة (intraclass correlation) على مستوى الدولة يبلغ 0.72. ويُظهر التحليل أن 72% من التباين الكلي ناتج عن التغاير بين الدول، مما يبرز أهمية التعديل المناسب للتجميع في تطبيقات البيانات اللوحية ثلاثية الأبعاد.<br/>الاستنتاجات والمساهمات:<br/>تقدم هذه الدراسة عددًا من المساهمات المنهجية في أدبيات البيانات اللوحية ثلاثية الأبعاد:<br/>1. توجيه منهجي: يتفوق معيار BIC باستمرار على معايير المعلومات الأخرى في اختيار النموذج ضمن سياق البيانات اللوحية ثلاثية الأبعاد، خاصة عند وجود ارتباط بين المتغيرات وهياكل تأثيرات ثابتة معقدة.<br/>2. توصيات للاستدلال القوي: يقدّم مقدّر الخطأ المعياري القوي للتجميع الأساس الأكثر موثوقية للاستدلال الإحصائي في هذا السياق، إذ يوفر حماية فعالة ضد التضخم في الخطأ من النوع الأول في ظل بيئات ارتباط متنوعة.<br/>3. قياس تأثير المواصفات: تُظهر النتائج أن آثار تحديد النموذج الخاطئ تتفاقم تحت هياكل ارتباط أقوى، مما يبرز أهمية إدراج التأثيرات الثابتة الصحيحة.<br/>4. إطار تطبيقي عملي: بالنسبة للباحثين الذين يواجهون هياكل ارتباط غير معروفة، يُعد أسلوب الخطأ المعياري القوي للتجميع الخيار الأكثر تحفظًا ومنهجية، مما يقلل بشكل كبير من مخاطر الاستنتاجات الإحصائية الزائفة.<br/>تُؤسس هذه النتائج لإطار منهجي شامل للباحثين الذين يعملون مع بيانات لوحية ثلاثية الأبعاد مع احتمالية وجود ارتباط زمني أو مقطعي، ويوفّر النهج الموصى به—الذي يجمع بين اختيار النموذج باستخدام BIC وتقدير الخطأ المعياري القوي للتجميع—الأساس الأكثر موثوقية للاستدلال الإحصائي، مع تقليل مخاطر الاستنتاجات التجريبية المضللة في التطبيقات متعددة الأبعاد. |
| 530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE |
|---|
| Issues CD |
Issues also as CD. |
| 546 ## - LANGUAGE NOTE |
|---|
| Text Language |
Text in English and abstract in Arabic & English. |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Statistics |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
الإحصاء |
| 653 #1 - INDEX TERM--UNCONTROLLED |
|---|
| Uncontrolled term |
Three Dimensional |
| -- |
Panel Data |
| -- |
Fixed Effect Specification |
| -- |
Standard Error |
| -- |
Variance-Covariance Matrix |
| -- |
Selection Criteria |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Ahmed Hassan Youssef |
| Relator term |
thesis advisor. |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Shereen Hamdy Abdel-Latif |
| Relator term |
thesis advisor. |
| 900 ## - Thesis Information |
|---|
| Grant date |
01-01-2025 |
| Supervisory body |
Ahmed Hassan Youssef |
| -- |
Shereen Hamdy Abdel-Latif |
| Universities |
Cairo University |
| Faculties |
Faculty of Graduate Studies for Statistical Research |
| Department |
Department of Applied Statistics and Econometrics |
| 905 ## - Cataloger and Reviser Names |
|---|
| Cataloger Name |
Shimaa |
| Reviser Names |
Eman Ghareb |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
|---|
| Source of classification or shelving scheme |
Dewey Decimal Classification |
| Koha item type |
Thesis |
| Edition |
21 |
| Suppress in OPAC |
No |