Bayesian System GMM
Bayesian System GMM combines the Blundell-Bond System Generalized Method of Moments estimator for dynamic panel data with Bayesian prior distributions and posterior inference via MCMC. It handles endogeneity, individual fixed effects, and weak-instrument problems while incorporating prior knowledge and delivering full posterior uncertainty quantification — not just point estimates and asymptotic standard errors.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115–143. · DOI 10.1016/S0304-4076(98)00009-8
- Chib, S., & Ramamurthy, S. (2010). Tailored randomized block MCMC methods with application to DSGE models. Journal of Econometrics, 155(1), 19–38. · DOI 10.1016/j.jeconom.2009.08.003
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.