Our final DPD model specification r

Our final DPD model specification requires careful delineation of premodeling steps, including endogeneity, optimal lag length, stability, and variable selection. First, we explain the sources of endogeneity and show how our model deals with them explicitly. We need to accommodate two likely sources of endogeneity in the model: (1) endogenous regressors (price, ratings volume, ratings valence, and product update) and (2) unobserved app quality. Second, we describe how we tackle the optimal lag length and stability of the model as well as the variable selection. Finally, we discuss the model estimation strategy.

結果 (繁體中文) 1:

我們最後的DPD模型規範要求的premodeling步驟，包括內生性，最優滯後長度，穩定性和變量選擇仔細描繪。首先，我們解釋了內生性的來源，並與他們明確地展示了如何我們的模型交易。我們需要容納內生性的模型中的兩種可能的來源：（1）內源性回歸量（價格，評分體積，評級化合價，和產品更新）和（2）未觀察到的應用程序的質量。其次，我們描述了如何處理模型的最優滯後長度和穩定性以及變量選擇。最後，我們討論模型估計的策略。

結果 (繁體中文) 2:

我們最終的 DPD 模型規範需要仔細劃定預建模步驟，包括內源性、最佳滯後長度、穩定性和變數選擇。首先，我們解釋內源，並展示我們的模型如何明確處理它們。我們需要適應模型中的兩種可能的內生性來源：（1） 內源回歸（價格、評級量、評級價和產品更新）和 （2） 未觀察到的應用程式品質。其次，我們描述了如何解決模型的最佳滯後長度和穩定性以及變數選擇。最後，討論了模型估計策略。

結果 (繁體中文) 3:

我們的最終DPD模型規範要求仔細描述預建模步驟，包括內生性、最佳滯後長度、穩定性和變數選擇。首先，我們解釋了內生性的來源，並展示了我們的模型如何顯式地處理它們。我們需要在模型中考慮兩個可能的內生性來源：（1）內生性回歸（價格、評級數量、評級價格和產品更新）和（2）未觀察到的應用程序質量。其次，我們描述了如何處理模型的最優滯後長度和穩定性以及變數的選擇。最後討論了模型估計策略。