Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/247622 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2021
Quellenangabe: 
[Journal:] Econometrics [ISSN:] 2225-1146 [Volume:] 9 [Issue:] 3 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2021 [Pages:] 1-6
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
There is no available Prais-Winsten algorithm for regression with AR(2) or higher order errors, and the one with AR(1) errors is not fully justified or is implemented incorrectly (thus being inefficient). This paper addresses both issues, providing an accurate, computationally fast, and inexpensive generic zig-zag algorithm.
Schlagwörter: 
autoregressive errors
exact NLS
fast zig-zag algorithm
linear regression
Prais-Winsten algorithm
unconditional ML
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

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