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.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- 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
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.