Mô hình Gmm là gì – Công cụ ước tính Gmm Easy của Eviews

Việc đánh giá gmm trên eviews rất dễ dàng, mô hình gmm là một trong những mô hình vô cùng quan trọng, khi nghiên cứu các vấn đề kinh tế, mục đích đưa ra mô hình hồi quy gmm là khắc phục các yếu tố nội sinh trong kinh tế và khắc phục các yếu tố nội sinh cho một- Dữ liệu thứ nguyên chúng tôi thường sử dụng hồi quy biến công cụ (2sls) để sửa chữa, nhưng đối với dữ liệu bảng chúng tôi thường sử dụng gmm để khắc phục sự phục hồi của các yếu tố nội sinh. Trong bài viết này, 90namdangbothanhhoa.vn sẽ hướng dẫn bạn thực hiện hồi quy gmm trên eviews một cách đơn giản để khắc phục tính nội sinh của các biến kinh tế.Bạn đang xem: Mô hình gmm là gì

nội dung xuất sắc

Giá trị ước tính của gmm là gì?

GMM là viết tắt của Generalized Method of Moments, là một thuật ngữ chung cho một loạt các phương pháp hồi quy/ước tính được sử dụng để xác định các tham số của các mô hình thống kê hoặc kinh tế lượng. gmm được sử dụng để tìm/ước tính các tham số của các mô hình tham số và phi tham số.

gmm được phát triển bởi las peter hansen vào năm 1982 dựa trên sự tổng quát hóa các phương pháp hồi quy thời gian.

GMM được sử dụng nhiều hơn trong dữ liệu bảng, đặc biệt khi t nhỏ hơn n nhiều lần hoặc dữ liệu không đồng đều.

gmm . Mục đích ước lượng

Trong kinh tế lượng và thống kê, phương pháp thời gian chung (GMM) là một phương pháp phổ biến để ước lượng các tham số trong các mô hình thống kê. Thông thường, nó được áp dụng cho các mô hình bán tổng quát trong đó các tham số quan tâm là hữu hạn chiều và hình dạng đầy đủ của hàm phân phối dữ liệu có thể không được biết và do đó không thể ước tính được. Khả năng tối đa không áp dụng.

Phương pháp này yêu cầu một số điều kiện nhất định được chỉ định cho mô hình. Các điều kiện thời điểm này là các chức năng của các tham số mô hình và dữ liệu, vì vậy các giá trị kỳ vọng của chúng bằng 0 tại các giá trị thực của các tham số. Sau đó, phương pháp gmm giảm thiểu một định mức nhất định của giá trị trung bình mẫu được điều hòa theo thời gian và do đó có thể được coi là một trường hợp đặc biệt của ước tính khoảng cách tối thiểu.

Công cụ ước tính GMM được biết là nhất quán, thường không có triệu chứng và hợp lệ trên tất cả các loại công cụ ước tính, không sử dụng thông tin nào khác ngoài thông tin có trong điều kiện thời gian.

gmm được phát triển bởi lars peter hansen vào năm 1982 dưới dạng tổng quát hóa phương pháp khoảnh khắc và được giới thiệu bởi karlpearlson vào năm 1894. Hansen đã chia sẻ giải Nobel Kinh tế 2013 một phần cho công việc này. xem thêm:

Biến công cụ là gì?

Ước tính các biến công cụ (iv) là một cách tiếp cận gần như thử nghiệm để khắc phục tính nội sinh thông qua việc sử dụng các công cụ hiệu quả. Ước tính iv là một kỹ thuật hữu ích trong phân tích dữ liệu để ước tính nhất quán quan hệ nhân quả khi có các biến bị bỏ sót, sai số đo lường hoặc tính đồng thời giữa kết quả (y) và biến giải thích (y). x). Trang này phác thảo các ước tính và giả địnhiv. Xem các tài nguyên khác để biết thêm chi tiết kỹ thuật về triển khai.

Các công cụ hiệu quả phải thỏa mãn cả các điều kiện liên quan và ngoại sinh. Điều kiện tương quan chỉ ra rằng công cụ có liên quan đến biến giải thích (x) được quan tâm. Một điều kiện bên ngoài cho thấy thiết bị không tương thích với mục lỗi (e). Nói cách khác, công cụ chỉ ảnh hưởng đến kết quả (y) đến x. Để ước tính tác động nhân quả của các biến công cụ, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng bình phương tối thiểu hai giai đoạn (2sls), tổng quát hóa theo khoảnh khắc (gmm) hoặc ước tính k.

Biến nội sinh là gì?

Trong kinh tế lượng, nội sinh đề cập rộng rãi đến tình huống trong đó một biến giải thích có liên quan đến một thuật ngữ sai số. Sự khác biệt giữa các biến nội sinh và ngoại sinh bắt nguồn từ các mô hình phương trình đồng thời, trong đó các biến có giá trị được xác định bởi mô hình được tách ra khỏi các biến được xác định trước; việc bỏ qua tính đồng thời của các ước lượng dẫn đến ước tính sai vì vi phạm Định lý Markov Giả thuyết Gaussian-Exogenous. Thật không may, tính nội sinh đôi khi bị bỏ qua bởi các nhà nghiên cứu tiến hành nghiên cứu phi thực nghiệm và không đưa ra khuyến nghị chính sách. Kỹ thuật nhạc cụ thường được sử dụng để giải quyết vấn đề này.

Ngoài ra, mối tương quan giữa các biến giải thích và sai số có thể phát sinh khi các biến không được quan sát hoặc bị bỏ sót ảnh hưởng đến các biến độc lập và biến phụ thuộc hoặc khi các biến độc lập được đo lường không chính xác.

ước tính gmm cho eviews

Chúng tôi có một mô hình nghiên cứu và ví dụ sau để ước tính gmm trên eviews:

lnp = eps + bvps + roe

Ta chọn lần lượt 4 biến trên theo trình tự trên, mở phương trình, đồng thời ta chọn phương thức là gmm, bấm vào bảng động, như hình bên dưới

Chúng tôi có các giả định sau:

Trong ar(2) ta có pvalue > 0,05 nên chấp nhận h0 và bác bỏ h1, nghĩa là mô hình không có tương quan chuỗi khóa arellano.

Sau 3 lần kiểm tra trên, kết quả là đáng tin cậy, vì vậy chúng ta có thể sử dụng gmm để ước lượng kết quả trong trường hợp này.Xem thêm: quoc phu to wiki – Giải thưởng Điện ảnh Châu Á Thường niên lần thứ 9 tại Ma Cao

Nếu gặp bất kỳ khó khăn gì, đừng ngại liên hệ với chúng tôi để được tư vấn miễn phí.