GLS Parameter Waktu-Bervariasi (TVP-GLS)
GLS parameter waktu-bervariasi memperluas metode kuadrat terkecil umum (generalized least squares) ke dalam pengaturan di mana koefisien regresi bukanlah konstanta tetap, melainkan berevolusi seiring waktu sesuai dengan proses stokastik. Dengan menyematkan model dalam kerangka ruang-keadaan (state-space framework) dan menerapkan koreksi GLS untuk galat non-sferis, metode ini menangkap perubahan struktural, pergeseran rezim, dan hubungan yang bergeser secara bertahap dalam data deret waktu.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Peta metode
Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.
Sumber
- Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the presence of stochastic parameter variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389 ↗
- Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 9780521321969
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/id/econometrics/time-varying-parameter-gls
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.
- Filter KalmanBayesian↔ bandingkan
- Model Ruang Keadaan (Kalman Filter)Ekonometrika↔ bandingkan
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →