Байесовский метод обобщенного метода моментов с разностями (Bayesian Difference GMM)
Байесовский метод обобщенного метода моментов с разностями (Bayesian Difference GMM) объединяет стратегию первого дифференцирования Ареллано-Бонда для динамических панельных данных с байесовской системой вывода. Рассматривая условия моментов обобщенного метода моментов как квазиправдоподобие и задавая априорные распределения для параметров, этот подход дает полное апостериорное распределение коэффициентов вместо единичной точечной оценки с асимптотическими стандартными ошибками.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
- Chernozhukov, V., & Hong, H. (2003). An MCMC approach to classical estimation. Journal of Econometrics, 115(2), 293-346. DOI: 10.1016/S0304-4076(03)00100-3 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Difference Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/bayesian-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.
- Bayesian Dynamic Panel Data ModelЭконометрика↔ compare
- Байесовский системный GMMЭконометрика↔ compare
- Разностный GMM (оценщик АрреланоЭконометрика↔ compare
- Динамическая панельная модельЭконометрика↔ compare
- Системный ОММ (Арельяно-Бовер / Бланделл-Бонд)Эконометрика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →