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verallgemeinerte Kleinst-Quadrat-Schätzfunktion

Sind die Varianzen der Störvariablen in linearen Einzelgleichungsmodellen verschieden (Heteroskedastizität) und/oder sind die Störvariablen autokorreliert (Autokorrelation), dann verlieren die gewöhnlichen Kleinst-Quadrate-Schätzfunktionen (gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate) ihre besonderen stochastischen Eigenschaften. Die verallgemeinerte Methode der kleinsten Quadrate berücksichtigt die jeweils spezielle Gestalt der Varianz-Kovarianzmatrix der Störvariablen und ergibt so wieder Schätzfunktionen mit den gewünschten stochastischen Eigenschaften. Das praktische Problem besteht aber darin, Kenntnis über die jeweilige Varianz-Kovarianzmatrix der Störvariablen zu erhalten.

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