İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›Dinamik En Küçük Kareler (DOLS) Tahmincisi
Regression model

Dinamik En Küçük Kareler (DOLS) Tahmincisi

Dynamic Ordinary Least Squares Estimator · Ayrıca şöyle bilinir: DOLS, Stock-Watson dynamic OLS, dynamic least squares cointegration estimator, Dinamik OLS (DOLS)

Dinamik OLS, Stock ve Watson (1993) tarafından tanıtılan ve I(1) değişkenleri arasındaki uzun-dönemli ilişkiyi yeniden elde eden bir eşbütünleşme-regresyon tahmincisidir. Statik regresyonu, farkı alınmış regresörlerin ileri ve geri gecikmeleriyle zenginleştirerek, uzun-dönemli katsayının adi en küçük karelerle tahmin edilebilmesi için içselliği parametrik olarak düzeltir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Dinamik En Küçük Kareler (DOLS) Tahmincisi
Artırılmış Ortalama Grup…Ortak İlişkili Etkiler O…En Küçük Kareler (EK) Re…Panel Eşbütünleşme Testl…Panel Veri Sabit Etkiler…Tam Düzenlenmiş En Küçük…

Ne zaman kullanılır

Değişkenleriniz birinci dereceden entegre, I(1), ve eşbütünleşmiş olduğunda, ister tek bir zaman serisi ister bir panel olsun, uzun-dönemli bir eşbütünleşme ilişkisini tahmin etmek için DOLS kullanın. Makul bir veri aralığı (yaklaşık 50 gözlem veya daha fazla) gerektirir ve ileri ve geri gecikme sayısı BIC veya AIC ile seçilmelidir. Paneller için heterojen panel yapısını (Kao & Chiang, 2001) barındırır. Daha küçük örneklemlerde tam olarak modifiye edilmiş OLS'ye tercih edilir, çünkü genellikle daha düşük yanlılığa sahiptir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • İçsellik ve seri korelasyon yanlılığını, farkı alınmış regresörlerin ileri ve geri gecikmelerini ekleyerek, basitçe parametrik olarak düzeltir.
  • Uzun-dönemli eşbütünleşme katsayısının tutarlı, asimptotik olarak verimli bir tahminini verir.
  • Tam olarak modifiye edilmiş OLS (FMOLS) ile karşılaştırıldığında daha iyi sonlu-örnek performansı gösterir, daha küçük örneklemlerde genellikle daha düşük yanlılığa sahiptir.
  • Heterojen panel yapısını (Kao & Chiang, 2001) barındıran panellere doğal olarak genişletilir.
Sınırlılıklar
  • Değişkenlerin I(1) ve gerçekten eşbütünleşmiş olmasını gerektirir; aksi takdirde geçerli değildir.
  • Sonuçlar, BIC veya AIC ile seçilmesi gereken ileri ve geri gecikme sayısının seçimine bağlıdır.
  • İleri ve geri gecikmeler eklemek serbestlik derecelerini tüketir, bu nedenle makul derecede uzun bir örneklem gerektirir (yaklaşık 50 gözlem veya daha fazla).
  • Python'da olgun yazılım desteği sınırlıdır; genellikle özel ekonometri paketleri gerekir.

SSS

DOLS, adi OLS'den nasıl farklıdır?

Eşbütünleşmiş I(1) seviyeleri üzerindeki adi OLS, regresörler hata ile ilişkili olduğu için yanlı uzun-dönemli katsayılar verir. DOLS, regresyonu farkı alınmış regresörlerin ileri ve geri gecikmeleriyle zenginleştirir; bu terimler kısa-dönemli dinamikleri emer ve uzun-dönemli ilişkinin tutarlı, verimli bir tahminini verir.

İleri ve geri gecikme sayısını nasıl seçerim?

İleri ve geri gecikme sırasını BIC veya AIC gibi bir bilgi kriteri ile seçin. Seçim önemlidir: çok az terim içsellik yanlılığını gidermede başarısız olurken, çok fazla terim sonlu bir örneklemde serbestlik derecelerini boşa harcar.

DOLS'u FMOLS'a ne zaman tercih etmeliyim?

DOLS ve FMOLS her ikisi de eşbütünleşme vektörlerini tahmin eder, ancak DOLS genellikle daha iyi sonlu-örnek performansı ve daha küçük örneklemlerde daha düşük yanlılığa sahiptir; bu, tam olarak modifiye edilmiş OLS'ye göre ana avantajıdır.

DOLS panel verilerle kullanılabilir mi?

Evet. Kao ve Chiang (2001), DOLS'u eşbütünleşmiş panel regresyonlarına genişleterek, birimler arasındaki heterojen panel yapısını barındırmıştır.

Kaynaklar

  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 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

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

İlişkili yöntemler

Artırılmış Ortalama Grup (AMG) TahmincisiOrtak İlişkili Etkiler Ortalama Grup (CCEMG) TahmincisiEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPanel Eşbütünleşme Testleri (Pedroni, Kao, Westerlund)Panel Veri Sabit Etkiler Modeli

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Artırılmış Ortalama Grup (AMG) TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
  • Ortak İlişkili Etkiler Ortalama Grup (CCEMG) TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Panel Eşbütünleşme Testleri (Pedroni, Kao, Westerlund)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Tam Düzenlenmiş En Küçük Kareler (FMOLS) Tahmincisi

Benzer yöntemler

Tam Düzenlenmiş En Küçük Kareler (FMOLS) TahmincisiDinamik Panel Veri ModeliVektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)Panel VECM (Panel Vektör Hata Düzeltme Modeli)Panel OLS (Birleştirilmiş En Küçük Kareler Yöntemi)Dinamik Değişkenler Arası Bağıntı (Dinamik Panel IV / Arellano-Bond)Dinamik Panel Veri Modeli

İlgili referans kavramlar

EconometricsTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerInstrumental Variables (IV) EstimationInstrumental Variables (IV) EstimationÇok Denklemli veya Eş Anlı Denklem Modelleri • Çok DeğişkenlerMatematiksel ve Nicel Yöntemler

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Dynamic OLS (Dynamic Ordinary Least Squares Estimator). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/dols-estimator · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Stock & Watson (1993); panel extension Kao & Chiang (2001)
Year
1993
Type
Cointegrating regression estimator
Estimator
Least squares augmented with leads and lags of differenced regressors
Outcome
continuous
DataStructure
time series / panel (I(1), cointegrated)
MinSample
50
İlişkili yöntemler
Artırılmış Ortalama Grup (AMG) TahmincisiOrtak İlişkili Etkiler Ortalama Grup (CCEMG) TahmincisiEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPanel Eşbütünleşme Testleri (Pedroni, Kao, Westerlund)Panel Veri Sabit Etkiler Modeli
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil