Regression modelEconometrics / time series
강건 일반화 최소제곱법 (Robust GLS)
Robust GLS는 GLS 계수 추정치와 이분산성-자기상관 일관성 (HAC) 표준 오차를 결합하거나 GLS 프레임워크 내에서 M-추정법을 사용함으로써 고전적인 일반화 최소제곱법을 확장합니다. 이는 비구면적 오차(이분산성, 자기상관 또는 둘 다)를 보정하는 동시에 오차 공분산 구조의 잘못된 명세에 대한 추론을 보호합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/robust-gls
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