ScholarGate
Ассистент
Regression model

Оценка методом динамического обыкновенного наименьших квадратов (DOLS)

Динамический МНК (DOLS) — это оценка коинтегрирующей регрессии, предложенная Стоком и Уотсоном (Stock and Watson, 1993), которая позволяет восстановить долгосрочную взаимосвязь между переменными I(1). Она дополняет статическую регрессию опережающими и запаздывающими значениями продифференцированных регрессоров, параметрически корректируя смещение эндогенности, так что долгосрочный коэффициент может быть оценен методом обыкновенных наименьших квадратов.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Dynamic Ordinary Least Squares Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/dols-estimator

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateDynamic OLS (Dynamic Ordinary Least Squares Estimator). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/dols-estimator · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026