ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

GLS với Đứt gãy Cấu trúc×Generalized Least Squares (GLS)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngThống kê
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời1998 (structural break GLS formalization)1935
Người khởi xướngBai & Perron (1998); GLS framework by Aitken (1936)Alexander Craig Aitken
LoạiRegression estimatorLinear estimator
Công trình gốcBai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI ↗Aitken, A. C. (1935). IV.—On least squares and linear combination of observations. Proceedings of the Royal Society of Edinburgh, 55, 42–48. DOI ↗
Tên gọi khácGLS with structural breaks, break-adjusted GLS, structural change GLS, regime-switching GLSGLS, Aitken estimator, EGLS, feasible GLS
Liên quan63
Tóm tắtStructural Break GLS combines Generalized Least Squares estimation with explicit allowance for regime shifts in the data-generating process. The method estimates separate coefficient vectors for each segment defined by detected break dates while correcting for non-spherical errors — heteroscedasticity or autocorrelation — that frequently accompany structural change, yielding consistent and efficient estimates across all regimes.Generalized Least Squares (GLS) is a linear regression estimator that extends ordinary least squares to handle situations where the error terms are correlated or have non-constant variance (heteroscedasticity). Introduced by Alexander Craig Aitken in 1935, GLS achieves the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) under a general error covariance structure by weighting observations according to their precision, providing a theoretical bridge between OLS and modern linear mixed models.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 3 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Structural Break GLS · Generalized Least Squares. Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/compare