ScholarGate
Assistent
Regression modelEconometrics / time series

Robuuste Generalized Least Squares (Robuuste GLS)

Robuuste GLS breidt klassieke Generalized Least Squares uit door GLS-coëfficiëntschatting te combineren met heteroscedasticiteits- en autocorrelatie-consistente (HAC) standaardfouten, of door M-schatting binnen het GLS-kader te gebruiken. Het corrigeert voor niet-sferische fouten — heteroscedasticiteit, autocorrelatie, of beide — terwijl het de inferentie beschermt tegen mispecificatie van de foutcovariantiestructuur.

Toepassen met EconMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  1. Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson. Chapter 9: The Generalized Regression Model and Heteroscedasticity. ISBN: 978-0131395381
  2. White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. DOI: 10.2307/1912934

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-gls

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

Geciteerd door

ScholarGateRobust GLS (Robust Generalized Least Squares). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/econometrics/robust-gls · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026