Робастный метод разностей GMM
Робастный метод разностей GMM применяет оценку GMM на основе первых разностей по Арэльяно-Бонду со стандартными ошибками, консистентными к гетероскедастичности и автокорреляции (HAC) или исправленными по Вайнмейеру, обеспечивая достоверную статистику для динамических панельных моделей даже при непостоянных дисперсиях ошибок или перекрестной корреляции остатков.
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 ↗
- 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 Difference Generalized Method of Moments Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Разностный GMM (оценщик АрреланоЭконометрика↔ compare
- Динамическая панельная модельЭконометрика↔ compare
- Оценщик GMM на панельных данных по методу Арельяно-БондаЭконометрика↔ compare
- Модель с фиксированными эффектами панелиЭконометрика↔ compare
- Системный GMM для панельных данных (оценщик Бланделла-Бонда)Эконометрика↔ compare
- Robust System GMMЭконометрика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →