Regression modelEconometrics / time series

Разностный GMM (оценщик Аррелано — Бонда)

Разностный GMM, представленный Аррелано и Бондом (1991), оценивает динамические панельные модели путем дифференцирования уравнения для устранения фиксированных эффектов, а затем использования лагированных уровней эндогенных переменных в качестве инструментов GMM. Это стандартный подход при наличии лагированной зависимой переменной или других эндогенных регрессоров в панели с большим числом единиц и коротким временным горизонтом.

Применить в EconMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

+6 more

Источники

  1. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. 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. Stata Journal, 9(1), 86–136. DOI: 10.1177/1536867X0900900106

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). First-Differenced Generalized Method of Moments Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/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

Упоминается в

ScholarGateDifference GMM (First-Differenced Generalized Method of Moments Estimator). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/difference-gmm · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026