Regression modelEconometrics / time series

Робастная оценка GMM по методу Арельяно-Бонда

Робастная оценка GMM по методу Арельяно-Бонда применяет подход GMM (обобщенный метод моментов) с первым дифференцированием Арельяно-Бонда к динамическим панельным данным, вычисляя при этом гетероскедастично- и автокорреляционно-согласованные (робастные) стандартные ошибки. Эта комбинация устраняет смещение Никелла от лагированных зависимых переменных и одновременно обеспечивает надежную статистическую проверку при различии дисперсий ошибок между единицами или периодами.

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.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Arellano-Bond Generalized Method of Moments Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/econometrics/robust-arellano-bond-gmm · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026