เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| Robust System GMM× | วิธีการตัวแปรเครื่องมือ (IV) สำหรับการอนุมานเชิงสาเหตุ× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | เศรษฐมิติ | เศรษฐศาสตร์สุขภาพ |
| ตระกูล≠ | Regression model | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 1998–2005 | 1990s (modern applications) |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Blundell & Bond (1998); robustness corrections by Windmeijer (2005) | Angrist & Pischke (applied econometrics); rooted in econometric theory |
| ประเภท≠ | Panel data GMM estimator | Method |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115–143. DOI ↗ | Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton: Princeton University Press. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | system GMM with robust standard errors, two-step system GMM, Blundell-Bond robust estimator, robust S-GMM | IV, two-stage least squares, TSLS, causal estimation |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 3 |
| สรุป≠ | Robust System GMM is a two-step panel data estimator that combines the difference and levels moment conditions of Blundell and Bond (1998) with Windmeijer's (2005) finite-sample correction to the two-step variance, producing valid inference even in short panels with a persistent dependent variable, individual fixed effects, and potentially endogenous regressors. | Instrumental variables (IV) is an econometric method to estimate causal effects when treatment or exposure is not randomly assigned and confounding is severe or unmeasured. IV relies on a third variable (instrument) that influences treatment but does not directly affect the outcome, allowing researchers to isolate the causal effect from the noise of confounding. Developed extensively in econometrics (Angrist & Pischke, 1990s–2000s), IV methods are increasingly used in health economics and health services research to leverage natural experiments and policy changes. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|