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.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.