DOLS (Dynamic Ordinary Least Squares) novērtēšanas rīks
DOLS ir kointegrācijas regresijas novērtēšanas rīks, ko ieviesa Stock un Watson (1993), un kas atjauno I(1) mainīgo ilgtermiņa sakarību. Tas papildina statisko regresiju ar atšķirīgo regresoru novirzēm un aizkavēm, parametriski koriģējot endogenitātes aizspriedumus, lai ilgtermiņa koeficientu varētu novērtēt ar parasto mazāko kvadrātu metodi.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Ordinary Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/dols-estimator
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Augmented Mean Group (AMG) novērtētājsEkonometrija↔ compare
- Kopējo saistīto efektu vidējās grupas (CCEMG) novērtētājsEkonometrija↔ compare
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ compare
- Paneļa kointegrācijas testi (Pedroni, Kao, Westerlund)Ekonometrija↔ compare
- Fiksēto efektu paneļa datu modelisEkonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →