La régression par moindres carrés généralisés (MCG) à paramètres variant dans le temps (TVP-MCG)

Dans la régression standard, la pente entre deux variables est supposée constante tout au long de l'échantillon. Or, les relations économiques — l'effet des taux d'intérêt sur l'investissement, ou la répercussion des prix du pétrole sur l'inflation — peuvent changer à mesure que les institutions, la technologie ou les attentes évoluent. La TVP-MCG traite chaque coefficient comme un état caché qui varie aléatoirement de période en période. La couche MCG gère les erreurs corrélées ou hétéroscédastiques qui accompagnent typiquement de telles structures à dérive. Le résultat est un modèle qui apprend comment les pentes changent au fil du temps, plutôt que d'imposer une seule estimation moyenne sur l'ensemble de l'historique.