Regression modelEconometrics / time series

Różnicowy estymator GMM z uwzględnieniem przełomów strukturalnych

Różnicowy estymator GMM z uwzględnieniem przełomów strukturalnych rozszerza estymator GMM w pierwszych różnicach Arellano-Bonda na dynamiczne modele panelowe, w których proces generujący dane zmienia się w jednym lub kilku nieznanych punktach przełomowych. Poprzez jawne uwzględnienie wskaźników przełomów lub dopuszczenie parametrów specyficznych dla reżimu, estymator unika obciążonych współczynników i nieważnych warunków momentów, które pojawiają się, gdy zmiana strukturalna jest ignorowana w standardowym dopasowaniu różnicowego estymatora GMM.

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. Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break Difference Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/structural-break-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

Cytowana przez

ScholarGateStructural Break Difference GMM (Structural Break Difference Generalized Method of Moments). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/structural-break-difference-gmm · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026