เปรียบเทียบวิธี

	การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดสามัญ (OLS)	แบบจำลองการแก้ไขข้อผิดพลาดเวกเตอร์ (VECM)
สาขาวิชา	เศรษฐมิติ	เศรษฐมิติ
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	2019	1987
ผู้ริเริ่ม	Wooldridge (textbook treatment); classical least squares	Engle & Granger
ประเภท	Linear regression	Multivariate time-series model
แหล่งต้นตำรับ	Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860	Engle, R. F. & Granger, C. W. J. (1987). Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica, 55(2), 251-276.
ชื่อเรียกอื่น	ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu	vector error correction model, error correction model, cointegration model, VECM (Vektör Hata Düzeltme Modeli)
ที่เกี่ยวข้อง	5	4
สรุป	Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE).	The Vector Error Correction Model is a multivariate time-series model for cointegrated series that captures both their short-run dynamics and their long-run equilibrium relationship. It was introduced by Engle and Granger in 1987 as part of the cointegration and error-correction framework.