ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

ตัวประมาณค่า GMM แบบ Robust Arellano-Bond×แบบจำลองผลกระทบคงที่แบบแผง (Panel Fixed Effects Model)×
สาขาวิชาเศรษฐมิติเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด19911978
ผู้ริเริ่มArellano & Bond (1991); robust inference extensions by Windmeijer (2005)Mundlak (1978); classical treatment in Wooldridge (2010) and Baltagi (2021)
ประเภทDynamic panel GMM estimator with robust inferencePanel regression estimator
แหล่งต้นตำรับArellano, 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 ↗Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
ชื่อเรียกอื่นRobust Difference GMM, AB-GMM with robust standard errors, Robust first-difference GMM, Arellano-Bond robust estimatorwithin estimator, FE model, within-group estimator, LSDV model
ที่เกี่ยวข้อง65
สรุปThe Robust Arellano-Bond GMM estimator applies the Arellano-Bond first-difference GMM approach to dynamic panel data while computing heteroscedasticity- and autocorrelation-consistent (robust) standard errors. This combination handles the Nickell bias from lagged dependent variables and simultaneously yields reliable inference when error variances differ across units or periods.The panel fixed effects (FE) model controls for all time-invariant, unit-specific unobserved heterogeneity by absorbing it into individual intercepts. By sweeping out unit means through the within transformation, FE yields unbiased estimates of the effect of time-varying regressors even when omitted unit-level confounders are correlated with those regressors.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Robust Arellano-Bond GMM · Panel Fixed Effects Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare