So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Hồi quy Bình phương Tối thiểu Thông thường (OLS)× | Mô hình Tự hồi quy Chuyển đổi Mượt (STAR)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Kinh tế lượng | Kinh tế lượng |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 2019 | 1994 |
| Người khởi xướng≠ | Wooldridge (textbook treatment); classical least squares | Teräsvirta (1994); van Dijk, Teräsvirta & Franses (2002) |
| Loại≠ | Linear regression | Nonlinear time-series regime-switching model |
| Công trình gốc≠ | Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860 | Teräsvirta, T. (1994). Specification, Estimation, and Evaluation of Smooth Transition Autoregressive Models. Journal of the American Statistical Association, 89(425), 208–218. DOI ↗ |
| Tên gọi khác≠ | ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu | smooth transition autoregressive model, LSTAR, ESTAR, logistic STAR |
| Liên quan≠ | 5 | 4 |
| Tóm tắt≠ | Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE). | The Smooth Transition Autoregressive (STAR) model is a nonlinear time-series model, developed in Teräsvirta's 1994 framework, that lets the dynamics move smoothly rather than abruptly between two regimes. The logistic variant (LSTAR) captures asymmetric business cycles and the exponential variant (ESTAR) captures purchasing-power-parity deviations. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|