Estimator Ordinary Least Squares Dinamis (DOLS)
OLS Dinamis adalah estimator regresi kointegrasi yang diperkenalkan oleh Stock dan Watson (1993) yang memulihkan hubungan jangka panjang antara variabel I(1). Estimator ini memperkaya regresi statis dengan lead dan lag dari regressor yang dibedakan, mengoreksi bias endogenitas secara parametrik sehingga koefisien jangka panjang dapat diestimasi dengan metode ordinary least squares.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Peta metode
Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.
Sumber
- 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 ↗
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Ordinary Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/dols-estimator
Metode yang mana?
Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.
- Estimator Grup Rata-rata yang Diperluas (AMG)Ekonometrika↔ bandingkan
- Estimator Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG)Ekonometrika↔ bandingkan
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ bandingkan
- Uji Kointegrasi Panel (Pedroni, Kao, Westerlund)Ekonometrika↔ bandingkan
- Model Efek Tetap Data PanelEkonometrika↔ bandingkan
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →