Dynamische Kleinste-Kwadraten-Schatting (DOLS)
Dynamische OLS is een schatter voor coïntegrerende regressies, geïntroduceerd door Stock en Watson (1993), die de langetermijnrelatie tussen I(1)-variabelen herstelt. Het breidt de statische regressie uit met voor- en achterlopers van de gedifferentieerde regressoren, waardoor de endogeniteitsbias parametrisch wordt gecorrigeerd, zodat de langetermijncoëfficiënt kan worden geschat met gewone kleinste kwadraten.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Ordinary Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/dols-estimator
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Augmented Mean Group (AMG) SchatterEconometrie↔ vergelijken
- Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG) SchatterEconometrie↔ vergelijken
- Gewone Kleinste Kwadraten (GKK) RegressieEconometrie↔ vergelijken
- Panelelkointegratietesten (Pedroni, Kao, Westerlund)Econometrie↔ vergelijken
- Panel Data Fixed Effects ModelEconometrie↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →