Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Фур'є OLS (Звичайні найменші квадрати, доповнені Фур'є)× | Нелінійний МНК (Нелінійний метод найменших квадратів)× | |
|---|---|---|
| Галузь | Економетрика | Економетрика |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 2004 | 1974–1987 |
| Автор методу≠ | Becker, Enders, and Hurn | Gallant (1987); Wooldridge (2010) for econometric treatment |
| Тип≠ | Augmented linear regression | Nonlinear regression estimator |
| Основоположне джерело≠ | Becker, R., Enders, W., & Hurn, S. (2004). A general test for time dependence in parameters. Journal of Applied Econometrics, 19(7), 899–906. DOI ↗ | Gallant, A. R. (1987). Nonlinear Statistical Models. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471802600 |
| Інші назви | Fourier OLS, Fourier-augmented OLS, trigonometric OLS, smooth structural break OLS | nonlinear least squares, NLS, NLLS, nonlinear regression |
| Пов'язані≠ | 6 | 5 |
| Підсумок≠ | Fourier OLS is an OLS regression extended by adding low-frequency trigonometric (sine and cosine) terms to the regressor matrix. These Fourier components approximate smooth, gradual structural changes in the regression relationship over time without requiring knowledge of the number, timing, or form of the breaks. | Nonlinear Ordinary Least Squares (NLS) estimates regression models in which the conditional mean function is nonlinear in the parameters. Like standard OLS it minimises the sum of squared residuals, but because no closed-form solution exists the estimator is found by iterative numerical optimisation. Under standard regularity conditions NLS is consistent and asymptotically normal. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|