Regression modelEconometrics / time series

Solidna estymacja GMM w różnicach

Solidna estymacja GMM w różnicach stosuje estymator GMM w różnicach pierwszego rzędu Arellano-Bonda ze standardowymi błędami odpornymi na heteroskedastyczność i autokorelację (HAC) lub poprawionymi przez Windmeijera, zapewniając prawidłowe wnioskowanie dla dynamicznych modeli panelowych, nawet gdy wariancje błędów nie są stałe lub reszty są skorelowane przekrojowo.

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 Difference Generalized Method of Moments Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/robust-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.

Compare side by side
ScholarGateRobust Difference GMM (Robust Difference Generalized Method of Moments Estimator). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/robust-difference-gmm · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026