ScholarGate
עוזר

השוואת שיטות

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

מודל נתונים פאנלי דינמי רובסטי×אומדן גאוס-מרקוב-ניואי (GMM) של ארייאנו-בונד×
תחוםאקונומטריקהאקונומטריקה
משפחהRegression modelRegression model
שנת המקור1991–20051991
הוגה השיטהArellano & Bond (1991); robust extension via Windmeijer (2005)Manuel Arellano and Stephen Bond
סוגDynamic panel 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. Review of Economic Studies, 58(2), 277–297. DOI ↗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 ↗
כינוייםrobust dynamic panel, heteroscedasticity-robust dynamic panel, robust GMM dynamic panel, dynamic panel with robust standard errorsAB-GMM, Difference GMM, first-difference GMM, Arellano-Bond estimator
קשורות55
תקצירThe robust dynamic panel data model combines the dynamic panel GMM framework — which handles endogeneity from lagged dependent variables and unobserved heterogeneity — with robust covariance estimation that remains valid under heteroscedasticity and serial correlation. The Windmeijer finite-sample correction is the standard robust adjustment applied to two-step GMM estimators in this setting.The Arellano-Bond GMM estimator is the standard approach for dynamic panel data models in which the lagged dependent variable appears as a regressor. By first-differencing to remove fixed effects and using deeper lags as instruments, it yields consistent estimates even when the error is serially correlated and regressors are endogenous.
ScholarGateמערך נתונים
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 מקורות
  3. PUBLISHED

מעבר לחיפוש הורדת מצגת

ScholarGateהשוואת שיטות: Robust Dynamic Panel Data Model · Arellano-Bond GMM estimator. אוחזר בתאריך 2026-06-18 מתוך https://scholargate.app/he/compare