Regression model
最小二乗法 (OLS) 回帰
最小二乗法は、連続的な結果変数を予測変数の線形結合として説明する古典的な線形回帰手法です。残差平方和を最小化することで係数を推定し、ガウス＝マルコフ仮定の下では、これらの推定値は最良線形不偏推定量 (BLUE) となります。
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出典
- Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Ordinary Least Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/ols-regression
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- Lasso回帰機械学習↔ compare
- ロジスティック回帰研究統計↔ compare
- パネルデータ固定効果モデル計量経済学↔ compare
- 分位点回帰計量経済学↔ compare
- リッジ回帰機械学習↔ compare
この手法を参照する項目
Two-Stage Least Squares (2SLS / IV) RegressionARCH-LM検定（ボラティリティ・クラスタリングのため）ARDL境界テスト（Pesaran境界テスト）ARFIMA: 階差次数が分数であるARMAモデルARIMA（自己回帰和分移動平均）モデルAugmented Mean Group (AMG) 推定量の概要ベイズ線形回帰Bayesian Multiple linear regressionベイズOLS（ベイズ線形回帰）ベイズ階層モデル（ランダム効果モデル）ベイズ回帰ベイズ頑健回帰ベイズ線形回帰（単純）ベイズ型ベクトル自己回帰（BVAR）ベータ回帰ブラック・リッターマン・ポートフォリオモデルブロックブートストラップ（移動ブロック法および定常法）ブレークダウン・ポイント分析残差の系列相関に対するBreusch-Godfrey LM検定ヘテロスケダスティシティのブルシュ・パガン検定資本資産価格モデル（CAPM）因果発見アルゴリズム (PC, FCI, LiNGAM)因果媒介分析（自然直接効果および自然間接効果）Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG) 推定手法計算可能性一般均衡（CGE）モデル構造的ブレークに対するChow検定クラスター頑健標準誤差条件指数条件付きプロセス分析（媒介変数の調整）時系列予測のための conformal prediction間欠需要のためのクロストンの方法差分の差 (Difference-in-Differences, DiD)不連続差分デザイン (Difference-in-Discontinuities Design)二重に頑健な推定量（AIPW）ダービン-ワトソン検定による自己相関の検出Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS) 推定器Elastic Net回帰イベントスタディ（累積異常収益率とバイアンドホールド異常収益率）多因子リスクモデル（Fama-French, APT）因子増幅ベクトル自己回帰 (FAVAR)固定効果モデル固定効果パネルモデル修正済みOLS（FMOLS）推定量フーリエOLS（フーリエ拡張最小二乗法）Fourier WLS（フーリエ加重最小二乗法）ガンマ回帰 (GLM)GARCHモデル（ボラティリティ予測）一般化線形モデル（GLM）地理的に重み付けされた回帰分析 (GWR)グローバル空間誤差モデル（SEM）一般化モーメント法 (GMM) 推定Granger因果性検定実現ボラティリティのHAR-RVモデルハウスマンの仕様検定（固定効果モデル vs. 混合効果モデル）ヘックマン標本選択モデル（ヘックマン／トビットタイプII）不均一分散（HC）頑健標準誤差階層線形モデル（HLM）Huber回帰カウントデータのためのハードルモデル影響診断（Cook距離、DFFITS、レバレッジ）金利モデル（ヴァシチェク、CIR、ネルソン・シーゲル）中断時系列分析（Interrupted Time Series, ITS）ジャックナイフ法クリギング空間補間Least Median of Squares (LMS) 回帰Least Trimmed Squares (LTS) 回帰分析流動性リスクモデル（アミハド、ロール、LOT）長期記憶モデル（ARFIMA、FIGARCH）M推定量（ロバスト回帰）中央絶対偏差 (MAD) 推定マルコフ体制スイッチングモデル (MS-AR / MS-VAR)マルチスケール地理的加重回帰 (MGWR)MM推定によるロバスト回帰モデレーション（相互作用）分析多項ロジスティック回帰多変量重回帰分析非線形自己回帰分布ラグ (NARDL) モデル負の二項回帰ニューイ・ウェスト HAC標準誤差非線形自己回帰分布ラグモデル (NARDL)非線形最小二乗法（非線形OLS）非線形加重最小二乗法 (NWLS)Quantile Regression (Nonparametric Variants)順序ロジスティック回帰 (Ordered Logit/Probit)順序ロジスティック回帰順序ロジスティック回帰（比例オッズモデル）ペアトレーディング（統計的裁定取引）パネル共和分検定（ペドロニ、カオ、ウェスターランド）パネルデータ固定効果モデルパネルOLS（プール化最小二乗法）パネル単純線形回帰パネルベクトル自己回帰（Panel VAR）ポアソン回帰と負の二項回帰多項式回帰パネルデータのためのプール型最小二乗法主成分リスク要因プロビット回帰モデルProphet分位点回帰Ramsey RESETテスト（関数形の検定）パネルデータランダム効果モデルランダム効果パネルモデルフィッシャーの正確確率検定（Fisher Exact Randomization Inference）RANSAC回帰金融系列のためのマルコフ・レジームスイッチングモデル回帰不連続デザイン（Regression Discontinuity Design, RDD）回帰不連続デザイン (RDD)回帰キンクデザイン (RKD)ロバストANOVA（ウェルチとトリム平均）頑健な相関（スピアマン、ケンドール、およびバイウェイト）ロバスト一般化最小二乗法 (Robust GLS)ロバスト・ハウスマン仕様検定 (Robust Hausman Specification Test)ロバストロジスティック回帰ロバスト混合効果モデル頑健な重回帰分析ロバスト非線形自己回帰分布ラグ (Robust NARDL) モデル頑健OLS（頑健標準誤差付きOLS）頑健分位点回帰頑健回帰ロバスト単回帰分析頑健時系列分析ロバスト加重最小二乗法 (Robust WLS)ロバスト回帰のためのS推定量見かけ上無関係な回帰 (SUR)空間的ダービンモデル (SDM)空間誤差モデル（SEM）空間ラグモデル（SAR / 空間自己回帰）空間パネルデータモデル（固定効果／ランダム効果）空間回帰（空間ラグモデルおよび空間誤差モデル）滑らかな遷移自己回帰（STAR）モデル確率的フロンティア分析 (SFA)構造的ブレークOLSシステムGMM（アレラーノ・ボバー / ブランドル・ボンド）テールリスク指標（期待ショートフォール、スペクトル、エクスペクタイル）Theil-Sen推定量Theta法Three-Stage Least Squares (3SLS)閾値回帰時変係数OLS（TVP-OLS）Tobit型打ち切り回帰モデル操作変数法（IV/2SLS）による推定VaRバックテストベクトル自己回帰（VAR）モデル分散拡大係数（VIF）ベクトル誤差修正モデル（VECM）W-Estimator Robust Regression（ウェルシュ／チューキー・ビスクエア法）Whiteの不均一分散検定回帰推論のためのワイルドブートストラップ