Regression modelEconometrics / time series
ロバスト一般化最小二乗法 (Robust GLS)
Robust GLSは、GLS係数推定と不均一分散・自己相関頑健 (HAC) 標準誤差を組み合わせるか、GLSフレームワーク内でM推定を用いることにより、古典的な一般化最小二乗法を拡張したものである。これは、非球状誤差（不均一分散、自己相関、またはその両方）を修正するとともに、誤差共分散構造の誤特定に対する推論の保護も行う。
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出典
- Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson. Chapter 9: The Generalized Regression Model and Heteroscedasticity. ISBN: 978-0131395381
- White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. DOI: 10.2307/1912934 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/robust-gls
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