ScholarGate
ผู้ช่วย
Regression model

ตัวประมาณค่า Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS)

Dynamic OLS เป็นตัวประมาณค่าการถดถอยร่วมสหสัมพันธ์ (cointegrating-regression estimator) ที่นำเสนอโดย Stock และ Watson (1993) ซึ่งสามารถหาความสัมพันธ์ระยะยาวระหว่างตัวแปร I(1) ได้ โดยจะเพิ่มตัวแปรที่มีค่าล่วงหน้าและค่าล่าช้าของตัวแปรอิสระที่หาผลต่างแล้วเข้าไปในการถดถอยแบบคงที่ (static regression) เพื่อแก้ไขความเอนเอียงจากภาวะภายใน (endogeneity bias) ด้วยวิธีพาราเมตริก ทำให้สามารถประมาณค่าสัมประสิทธิ์ระยะยาวได้ด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด (ordinary least squares).

นำไปใช้ด้วย EconMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้ดาวน์โหลดสไลด์

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

แผนที่ระเบียบวิธี

ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

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

ระเบียบวิธีใด?

วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน

เปรียบเทียบเคียงข้างกัน

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateDynamic OLS (Dynamic Ordinary Least Squares Estimator). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/econometrics/dols-estimator · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026