Regression model

Pilnībā modificēts OLS (FMOLS) novērtētājs

Pilnībā modificēto OLS (FMOLS), ko ieviesa Filips un Hansens (1990), izmanto, lai novērtētu kointegrējošu sakarību starp I(1) mainīgajiem ilgtermiņa koeficientus. Tas piemēro pusparametrisku korekciju parastajiem mazākajiem kvadrātiem, lai novērstu aizspriedumus, ko vienlaicīgi izraisaконецegenitāte un sērijveida korelācija kointegrētos laika sēriju vai paneļu datos.

Pielietot ar EconMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Phillips, P. C. B. & Hansen, B. E. (1990). Statistical Inference in Instrumental Variables Regression with I(1) Processes. Review of Economic Studies, 57(1), 99–125. DOI: 10.2307/2297545
  2. Pedroni, P. (2001). Fully Modified OLS for Heterogeneous Cointegrated Panels. Advances in Econometrics, 15, 93–130. DOI: 10.1016/S0731-9053(00)15004-2

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 1). Fully Modified Ordinary Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/fmols-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.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateFMOLS Estimator (Fully Modified Ordinary Least Squares). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/econometrics/fmols-estimator · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026