Regression modelEconometrics / time series

GMM par différences non linéaire

Le GMM par différences non linéaire étend l'estimateur GMM par différences d'Arellano-Bond aux modèles où la relation structurelle entre la variable dépendante et ses prédicteurs est intrinsèquement non linéaire. En prenant d'abord les différences pour éliminer les effets fixes individuels, puis en appliquant les conditions de moment GMM avec les niveaux retardés comme instruments, il estime de manière cohérente les paramètres dans des contextes de panel dynamique sans exiger de forme fonctionnelle linéaire.

Appliquer avec EconMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sources

  1. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 9780262232586
  2. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. DOI: 10.2307/2297968

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Difference Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/nonlinear-difference-gmm

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear difference GMM (Nonlinear Difference Generalized Method of Moments). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/econometrics/nonlinear-difference-gmm · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026