ScholarGate
Асистент
Regression model

Оцінювач динамічних звичайних найменших квадратів (DOLS)

Динамічний метод найменших квадратів (DOLS) — це оцінювач коінтеграційної регресії, запроваджений Сток і Вотсоном (Stock and Watson, 1993), який відновлює довгостроковий зв'язок між змінними I(1). Він доповнює статичну регресію випереджальними та запізнювальними значеннями диференційованих регресорів, параметрично коригуючи ендогенну упередженість, щоб довгостроковий коефіцієнт можна було оцінити методом звичайних найменших квадратів.

Застосувати у EconMindНезабаромВідеоНезабаромЗавантажити слайди

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Карта методів

Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Який метод?

Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.

Порівняти поруч

Згадується в

ScholarGateDynamic OLS (Dynamic Ordinary Least Squares Estimator). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/econometrics/dols-estimator · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026