Regression modelEconometrics / time series
시변 모수 차분 GMM
시변 모수 차분 GMM은 동적 패널 추정량인 Arellano-Bond 1차 차분 GMM 추정량과 회귀 계수가 시간에 따라 변동할 수 있도록 하는 상태 공간 또는 국소 평활화 프레임워크를 결합합니다. 이 방법은 내생성과 시차 종속 변수를 처리하면서 구조적 관계가 모든 기간에 걸쳐 일정하다는 가정을 완화합니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Arellano, 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: 10.2307/2297968 ↗
- Cai, Z. (2007). Trending time-varying coefficient time series models with serially correlated errors. Journal of Econometrics, 136(1), 163–188. DOI: 10.1016/j.jeconom.2005.08.004 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter Difference Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/time-varying-parameter-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.
- 차분 GMM (아렐라노-본 추정량)계량경제학↔ compare
- 패널 데이터 고정 효과 모형계량경제학↔ compare
- 시스템 GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)계량경제학↔ compare