Regression modelEconometrics / time series

Нелинейни обобщени най-малки квадрати (NGLS)

Нелинейните обобщени най-малки квадрати (NGLS) разширяват класическата рамка на GLS към регресионни модели, където средната функция е нелинейна спрямо параметрите. Методът отчита не-сферични грешки — хетероскедастичност или автокорелация — чрез предварително претегляне на нелинейния целеви критерии с оценена ковариационна матрица на грешките, което води до консистентни и асимптотично ефективни оценки.

Приложете с EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Gallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. Wiley. ISBN: 978-0471802600
  2. Davidson, R., & MacKinnon, J. G. (2004). Econometric Theory and Methods. Oxford University Press. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-gls

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateNonlinear GLS (Nonlinear Generalized Least Squares). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/econometrics/nonlinear-gls · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026