ScholarGate
Asszisztens
Regression model

Dinamikus Legkisebb Négyzetek (DOLS) becslő

A dinamikus OLS egy koincidens regressziós becslő, amelyet Stock és Watson (1993) vezetett be az I(1) változók közötti hosszú távú kapcsolat helyreállítására. Bővíti a statikus regressziót a differenciált magyarázó változók vezetettségeivel és késleltetéseivel, paraméteresen korrigálva az endogenitási torzítást, így a hosszú távú együttható becsülhető legkisebb négyzetekkel.

Alkalmazás ezzel: EconMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  1. Stock, J. H. & Watson, M. W. (1993). A Simple Estimator of Cointegrating Vectors in Higher Order Integrated Systems. Econometrica, 61(4), 783–820. DOI: 10.2307/2951763
  2. Kao, C. & Chiang, M.-H. (2001). On the Estimation and Inference of a Cointegrated Regression in Panel Data. Advances in Econometrics, 15, 179–222. DOI: 10.1016/S0731-9053(00)15007-8

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Ordinary Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/dols-estimator

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateDynamic OLS (Dynamic Ordinary Least Squares Estimator). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/econometrics/dols-estimator · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026