ardl模型stata命令_18种Eviews方程参数估计方法汇总​

原标题：18种Eviews方程参数估计方法汇总​

目录

1、LS最小二乘法，可以用于线性回归模型、ARMA等模型

2、TSLS两阶段最小二乘法

3、GMM 广义矩估计方法

4、ARCH 自回归条件异方差，还可以估计其他各种ARCH模型，如 GARCH、T- GARCH

5、BINARY 用于估计二元选择模型，包括 Logit、 Probit和 Extreme value模型

6、ORDERED 用于估计有序选择模型

7、CENSORED 用于估计删截模型

8、C OUNT 用于估计计数模型

9、OREG 分位数回归分析方法

10、GLM 义线性模型分析方法

11、STEPLS 分段最小二乘分析方法

12、ROBUSTLS 稳健最小二乘分析方法

13、HECKIT 赫克曼备择模型

14、BREAKLS 带断点的最小二乘分析方法

15、THRESHOLD 门限回归分析

16、SWTCHREG 转换回归

17、ARDL 自回归分布滞后模型

18、IDAS 混合数据抽样

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TSLS两阶段最小二乘法

一个典型的线性回归模型:y=β0 +β1x1+βX +ε(1)，这里y为被解释变量，x1为自变量，或者解释变量，也即“因”。大写的X为外生控制项向量( 也即一组假定为外生的其他控制变量，例如年龄、性别等等) ，ε则为误差项。如果ε与x1不相关，那么我们可以利用OLS 模型对方程进行无偏估计。

然而，如果一个重要变量x2被模型(1) 遗漏了，且x1和x2也相关，那么对

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