Estimatorul DOLS (Dynamic Ordinary Least Squares)
DOLS (Dynamic Ordinary Least Squares) este un estimator de regresie cointegrare introdus de Stock și Watson (1993) care recuperează relația pe termen lung între variabile I(1). Acesta extinde regresia statică cu întârzieri (lags) și anticipări (leads) ale regresorilor diferențiați, corectând parametric biasul de endogenitate, astfel încât coeficientul pe termen lung să poată fi estimat prin metoda celor mai mici pătrate.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Ordinary Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/econometrics/dols-estimator
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Estimatorul Augmented Mean Group (AMG)Econometrie↔ compară
- Estimatorul Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG)Econometrie↔ compară
- Regresia prin metoda celor mai mici pătrate ordinare (OLS)Econometrie↔ compară
- Teste de Cointegrare în Panou (Pedroni, Kao, Westerlund)Econometrie↔ compară
- Modelul cu Efecte Fixe pentru Date PanouEconometrie↔ compară
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →