Robust GLS
Robust GLS extends classical Generalized Least Squares by pairing GLS coefficient estimation with heteroscedasticity- and autocorrelation-consistent (HAC) standard errors, or by using M-estimation within the GLS framework. It corrects for non-spherical errors — heteroscedasticity, autocorrelation, or both — while also guarding inference against misspecification of the error covariance structure.
Înregistrare sursă
Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.
- Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis (7th ed.). Pearson. Chapter 9: The Generalized Regression Model and Heteroscedasticity. · ISBN 978-0131395381
- White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817-838. · DOI 10.2307/1912934
Afirmații curate
Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.
Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.
Metode conexe
Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.