Mô Hình Gmm Là Gì ? Gmm Được Sử Dụng Khi Nào? Gmm Được Sử Dụng Khi Nào

Ước lượng GMM cực dễ trên EVIEWS, quy mô GMM là một vào những quy mô cực kỳ quan liêu trọng, trong nghiên cứu những vấn đề về gớm tế, nó làm cho mô hình hồi quy gmm với mục đích là khắc phục nội sinch vào ghê tế, để khắc phục vấn đề nội sinc với dữ liệu 1 chiều họ thường cần sử dụng hồi quy biến công cụ (2SLS) để khắc phục, còn với dữ liệu panel bọn họ thường sử dụng GMM để khắc phục nội sinh. Trong bài này, anhhung.mobi sẽ hướng dẫn bạn một giải pháp dễ dàng để hồi quy GMM bên trên EVIEWS, nhằm khắc phục nội sinc của biến tởm tế.

Bạn đang xem: Mô Hình Gmm Là Gì ? Gmm Được Sử Dụng Khi Nào? Gmm Được Sử Dụng Khi Nào


Nổi dung nổi bậc


Các kiểm định cần thiết

Ước lượng GMM là gì ?

GMM, viết tắt của Generalized Method of Moments, là tên gọi thông thường của một họ phương pháp hồi quy/ước lượng (estimation) để xác định những thông số của mô hình thống kê hoặc mô hình ghê tế lượng. GMM được sử dụng để tìm/dự tính các thông số của mô hình parametric cùng non-parametric.

GMM được phát triển bởi Lars Peter Hansen năm 1982 từ việc tổng quát tháo hóa phương pháp hồi quy theo moments.

GMM được sử dụng nhiều đến dự liệu mảng (panel data), đặc biệt lúc T nhỏ hơn N nhiều lần, hoặc dữ liệu ko đồng nhất.

Mục đích của ước lượng GMM

Trong gớm tế lượng cùng thống kê , phương pháp tổng quát mắng của các khoảnh khắc ( GMM ) là một phương pháp bình thường để ước tính các tđê mê số trong những mô hình thống kê . Thông thường, nó được áp dụng vào ngữ cảnh của các quy mô buôn bán tổng thể , vào đó tmê man số quan tâm là chiều hữu hạn, trong khi hình dạng đầy đủ của hàm phân phối dữ liệu bao gồm thể không được biết với vày đó ước tính khả năng tối đa không được áp dụng.

Phương pháp yêu cầu một số điều kiện nhất định được chỉ định mang đến mô hình. Các điều kiện thời điểm này là các hàm của những tsi mê số mô hình và dữ liệu, làm thế nào để cho kỳ vọng của chúng bằng 0 tại những giá trị thực của tmê say số. Phương pháp GMM sau đó tối thiểu hóa một chỉ tiêu nhất định của vừa phải mẫu của các điều kiện thời điểm cùng vì đó bao gồm thể được coi là một trường hợp đặc biệt của ước tính khoảng bí quyết tối thiểu .


Các công cụ ước tính GMM được biết là nhất cửa hàng , bình thường không tồn tại triệu chứng và hiệu quả vào lớp của tất cả các công cụ ước tính không sử dụng bất kỳ công bố bổ sung nào xung quanh các điều kiện tất cả trong điều kiện thời điểm.

GMM được phát triển bởi Lars Peter Hansen vào năm 1982 như là một bao quát của phương pháp khoảnh khắc , được giới thiệu bởi Karl Pearson vào năm 1894. Hansen đã phân chia sẻ giải thưởng Nobel về ghê tế năm 2013 một phần mang đến công việc này.

Xem thêm: Digital Marketing Agency Là Gì ? Làm Thế Nào Để Lựa Chọn Agency

Biến công cụ là gì?

Ước tính các biến công cụ (IV) là biện pháp tiếp cận gần như thí nghiệm nhằm khắc phục tính nội sinc thông qua việc sử dụng một công cụ hợp lệ. Ước tính IV là một phương pháp hữu ích trong phân tích dữ liệu để ước lượng nhất cửa hàng tác động nhân quả lúc có các biến bị bỏ qua, sai số đo hoặc tính đồng thời giữa kết quả (Y) cùng biến quyên tâm giải ham mê (X). Trang này cung cấp một tầm nhìn tổng quan về ước tính và giả định IV. Để biết thêm chi tiết kỹ thuật về việc thực hiện, coi Tài nguyên ổn bổ sung .

Một công cụ hợp lệ phải đáp ứng cả những điều kiện tương quan và ngoại sinh. Điều kiện tương quan nêu rõ rằng công cụ này có tương quan liêu với biến quyên tâm giải ưng ý (X). Điều kiện ngoại sinch nói rằng thiết bị ko tương mê say với thuật ngữ lỗi (e). Nói bí quyết không giống, công cụ chỉ ảnh hưởng đến kết quả (Y) trải qua X. Để ước tính tác động nhân quả với biến công cụ, những nhà nghiên cứu gồm thể sử dụng bình phương tối thiểu nhị giai đoạn (2SLS), phương pháp tổng quát mắng về khoảnh khắc (GMM) hoặc ước lượng k.

Biến nội sinh là gì ?

Trong khiếp tế lượng , tính nội sinh rộng rãi đề cập đến các tình huống vào đó một biến giải ưa thích tất cả tương quan lại với thuật ngữ lỗi . Sự khác biệt giữa những biến nội sinch với biến ngoại sinh bắt nguồn từ các quy mô phương trình đồng thời , trong đó người ta tách những biến có mức giá trị được xác định bởi quy mô từ những biến được xác định trước; bỏ qua tính đồng thời vào ước lượng dẫn đến ước tính không nên lệch vị nó vi phạm giả định ngoại sinch của định lý Gauss Hồi Markov. Thật không may, vấn đề nội sinc là rủi ro, đôi Lúc bị những công ty nghiên cứu tiến hành nghiên cứu phi thực nghiệm bỏ qua và không thực hiện các khuyến nghị chế độ. Các kỹ thuật biến công cụ thường được sử dụng để giải quyết vấn đề này.


Bên cạnh đó đồng thời, mối tương quan giữa những biến giải đam mê và thời hạn lỗi bao gồm thể tạo nên lúc một không quan lại gần kề hoặc biến bỏ qua được nhiễu cả nhì biến độc lập và phụ thuộc, hoặc lúc biến độc lập được đo bằng lỗi .

Ước lượng GMM bên trên Eviews

Ta có mô hình nghiên cứu, ví dụ sau để ước lượng GMM trên Eviews:

lnp = eps + bvps + roe

Ta chọn lần lượt 4 biến trên theo thứ tự bên trên, đồng thời mở theo dạng Equation, đồng thời ta chọn method là gmilimet, với bấm vào mục Dynamic Panel Wizard, như hình mặt dưới

*
*
*
*

Ta tất cả giả thuyết như sau:

H0: Mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan liêu chuỗiH1: Mô hình bao gồm hiện tượng tương quan liêu chuỗi

Tại AR(2) ta bao gồm Pvalue > 0.05, đề xuất ta chấp nhận H0 bác bỏ H1, tức là quy mô không tồn tại hiện tượng tương quan lại chuỗi Arellano Bond.

Sau Khi họ kiểm định 3 việc trên thì kết quả tạo ra là đáng tin cậy, vì vậy họ bao gồm thể sử dụng được kết quả ước lượng gmm vào trường hợp này.

Nếu các bạn gồm bất kỳ nặng nề khăn như thế nào, những bạn đừng ngần ngại hãy liên với công ty chúng tôi để được tư vấn miễn chi phí.