GLS（Generalized Least Squares）方法是一种在回归分析中常用的参数估计方法。它是最小二乘估计方法的扩展，通过考虑误差项的相关性和异方差性，提供了更准确的参数估计。在回归分析中，最小二乘法是一种常用的参数估计方法。它通过最小化观测到的因变量与预测值之间的残差平方和来确定参数的值。然而
下面依次介绍几种常见的一般估计方法：非线性最小二乘法（NLS ）、广义最小二乘法（GLS ）、广义矩阵法（GMM ）、逐步筛选最小二乘法、对数极大似然估计法。10.1 非线性最小二乘法 最小二乘法适用的古典假设之一是回归模型是线性的，然而社会经济现象是极其复杂的，有时被解释变量与解释变量之间的关系不一定...
中国的三大都市圈辐射范围及差异孟可强082015152第四部分回归结果第一节基本结果在本文的估计方法方面我们用了面板数据的GLS估计方法来控制可能存在的异方差问题同时GLS方法也可以得到不随时间变化的变量的系数估计。回归结果显示模型并不存在显著的异方差问题。1初步回归结果基础模型的回归结果见表1表1 ...
若模型被检验证明即存 在异方差,同时又存在序列相关,则需要发展新的方法估计模型,最常用的估计 方法是广义最小二乘法(generalized least squared, GLS) 。普通最小二乘法 和加权最小二乘法是它的特例。 有单方程线性模型 yX (10.2.1) 其中 2 ( )0 () E E ...
计量经济学 一般估计方法 NLS GLS GMM 逐步筛选 对数极大似然