1. OLS（Ordinary Least Squares）代表普通最小二乘法，它是經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用的方法，通過最小化殘差的平方和來估計線性回歸模型的參數(shù)。2. GLS（Generalized Least Squares）代表廣義最小二乘法，它是一種回歸分析方法，適用于具有異方差性的線性回歸模型。GLS通過對誤差項(xiàng)進(jìn)行加權(quán)，使得方差不同的觀測數(shù)據(jù)對估計結(jié)果的影響進(jìn)行了調(diào)整。3. FGLS（Feasible Generalized Least Squares）代表可行廣義最小二乘法，它是用于同時存在異方差性和自相關(guān)性的線性回歸模型的回歸分析方法。FGLS通過對誤差項(xiàng)進(jìn)行加權(quán)和引入自回歸（AR）模型來修正參數(shù)估計的偏誤。4. WLS（Weighted Least Squares）代表加權(quán)最小二乘法，它適用于存在異方差性的線性回歸模型。WLS通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，使得方差不同的觀測數(shù)據(jù)對估計結(jié)果的影響進(jìn)行了調(diào)整。