ScholarGate
Assistent
Regression model

Dynamisk minste kvadraters estimeringsmetode (DOLS)

Dynamisk OLS er en estimeringsmetode for kointegrerte regresjoner introdusert av Stock og Watson (1993) som gjenoppretter langvarige sammenhenger mellom I(1)-variable. Den utvider den statiske regresjonen med ledende og etterslepende differensierte regresjonsvariable, og korrigerer endogenitetsbias parametrisk slik at langvarig koeffisient kan estimeres ved vanlig minste kvadraters metode.

Anvend med EconMindSnartVideoSnartLast ned lysbilder

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Metodekart

Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.

Kilder

  1. 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
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Ordinary Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/no/econometrics/dols-estimator

Hvilken metode?

Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.

Sammenlign side om side

Referert av

ScholarGateDynamic OLS (Dynamic Ordinary Least Squares Estimator). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/econometrics/dols-estimator · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026