Regression modelEconometrics / time series

Regresie Liniară Generalizată Robustă (Robust GLS)

Robust GLS extinde regresia liniară generalizată clasică prin combinarea estimării coeficienților GLS cu erori standard consistente heteroscedastic și autocorelate (HAC), sau prin utilizarea M-estimării în cadrul framework-ului GLS. Corectează erorile non-sferice — heteroscedasticitate, autocorelare sau ambele — protejând în același timp inferența împotriva specificării greșite a structurii de covarianță a erorilor.

Aplică cu EconMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Generalized Least Squares. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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

Citat de

ScholarGateRobust GLS (Robust Generalized Least Squares). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/econometrics/robust-gls · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026