Time-varying parameter GLS
Time-varying parameter GLS extends generalized least squares to settings where regression coefficients are not fixed constants but evolve over time according to a stochastic process. By embedding the model in a state-space framework and applying GLS corrections for non-spherical errors, it captures structural change, regime shifts, and gradually drifting relationships in time-series data.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
- Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the presence of stochastic parameter variation. Econometrica, 44(1), 167–184. · DOI 10.2307/1911389
- Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. · ISBN 9780521321969
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.