Regression modelEconometrics / time series

차분 GMM (아렐라노-본 추정량)

아렐라노와 본(1991)이 소개한 차분 GMM은 고정효과를 제거하기 위해 방정식을 1차 차분한 후, 내생 변수의 시차 수준을 GMM 도구 변수로 사용하여 동적 패널 데이터 모형을 추정합니다. 이는 많은 단위와 적은 시점의 패널에 종속 변수 시차 또는 기타 내생 회귀 변수가 존재할 때 표준적인 접근 방식입니다.

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출처

  1. 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
  2. Roodman, D. (2009). How to do xtabond2: An introduction to difference and system GMM in Stata. Stata Journal, 9(1), 86–136. DOI: 10.1177/1536867X0900900106

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ScholarGate. (2026, June 3). First-Differenced Generalized Method of Moments Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/difference-gmm

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ScholarGateDifference GMM (First-Differenced Generalized Method of Moments Estimator). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/econometrics/difference-gmm · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026