Regression modelEconometrics / time series

Robustní zobecněná metoda nejmenších čtverců (Robust GLS)

Robust GLS rozšiřuje klasickou metodu zobecněných nejmenších čtverců (GLS) tím, že kombinuje odhad koeficientů GLS s robustními standardními chybami konzistentními vůči heteroskedasticitě a autokorelaci (HAC) nebo použitím M-odhadu v rámci GLS. Opravuje nesférické chyby — heteroskedasticitu, autokorelaci nebo obojí — a zároveň chrání inferenci před chybnou specifikací kovarianční struktury chyb.

Použít v EconMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  1. Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson. Chapter 9: The Generalized Regression Model and Heteroscedasticity. ISBN: 978-0131395381
  2. White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. DOI: 10.2307/1912934

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/robust-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

Odkazuje sem

ScholarGateRobust GLS (Robust Generalized Least Squares). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/econometrics/robust-gls · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026