Regression modelEconometrics / time series

Estymator GMM typu Arellano-Bond z odpornymi błędami standardowymi

Estymator GMM typu Arellano-Bond z odpornymi błędami standardowymi stosuje podejście GMM (Generalized Method of Moments) oparte na różnicach pierwszych do dynamicznych danych panelowych, obliczając jednocześnie heteroskedastyczność i autokorelację zgodne (odporne) błędy standardowe. Połączenie to radzi sobie z błędami typu Nickell wynikającymi z opóźnionych zmiennych zależnych i jednocześnie zapewnia wiarygodną wnioskowanie, gdy wariancje błędów różnią się między jednostkami lub okresami.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Arellano-Bond Generalized Method of Moments Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/robust-arellano-bond-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
ScholarGateRobust Arellano-Bond GMM (Robust Arellano-Bond Generalized Method of Moments Estimator). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/robust-arellano-bond-gmm · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026