ScholarGate
עוזר

השוואת שיטות

סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.

אומד ה-GMM הרובוסטי של ארלנו-בונד×אמידת GMM מערכתית לפנל (אומד בלנדל-בונד)×
תחוםאקונומטריקהאקונומטריקה
משפחהRegression modelRegression model
שנת המקור19911998
הוגה השיטהArellano & Bond (1991); robust inference extensions by Windmeijer (2005)Blundell & Bond (1998); Arellano & Bover (1995)
סוגDynamic panel GMM estimator with robust inferenceGMM estimator for dynamic panel data
מקור מכונןArellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. DOI ↗Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115–143. DOI ↗
כינוייםRobust Difference GMM, AB-GMM with robust standard errors, Robust first-difference GMM, Arellano-Bond robust estimatorSystem GMM, Blundell-Bond estimator, SYS-GMM, two-step System GMM
קשורות66
תקצירThe Robust Arellano-Bond GMM estimator applies the Arellano-Bond first-difference GMM approach to dynamic panel data while computing heteroscedasticity- and autocorrelation-consistent (robust) standard errors. This combination handles the Nickell bias from lagged dependent variables and simultaneously yields reliable inference when error variances differ across units or periods.Panel System GMM is a two-equation GMM estimator for dynamic panel data that stacks the differenced equation (using lagged levels as instruments) with the levels equation (using lagged differences as instruments). Developed by Blundell and Bond (1998) on the foundation of Arellano and Bover (1995), it is the preferred tool when the lagged dependent variable is highly persistent or individual effects are large.
ScholarGateמערך נתונים
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED

מעבר לחיפוש הורדת מצגת

ScholarGateהשוואת שיטות: Robust Arellano-Bond GMM · Panel System GMM. אוחזר בתאריך 2026-06-19 מתוך https://scholargate.app/he/compare