Bayesian System GMM
Bayesian System GMM เป็นการผสมผสานระหว่างตัวประมาณค่า Generalized Method of Moments (GMM) สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาแบบไดนามิกของ Blundell-Bond System GMM เข้ากับการแจกแจงความน่าจะเป็นก่อน (prior distributions) และการอนุมานความน่าจะเป็นหลัง (posterior inference) ผ่านกระบวนการ MCMC วิธีนี้จัดการกับปัญหาความสัมพันธ์ภายใน (endogeneity) ผลกระทบคงที่ของแต่ละหน่วย (individual fixed effects) และปัญหาเครื่องมือวัดที่อ่อนแอ (weak-instrument problems) พร้อมทั้งรวมความรู้ก่อนหน้าและให้การวัดความไม่แน่นอนของการแจกแจงความน่าจะเป็นหลังอย่างสมบูรณ์ — ไม่ใช่เพียงค่าประมาณจุด (point estimates) และค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานเชิงเส้นกำกับ (asymptotic standard errors) เท่านั้น
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian System Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/bayesian-system-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.
- ตัวประมาณค่า GMM ของ Arellano-Bondเศรษฐมิติ↔ compare
- การประมาณค่าแบบ GMM แบบผลต่าง (ตัวประมาณค่าของ Arellano-Bond)เศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองข้อมูลแผงแบบพลวัตเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลองข้อมูลแผงแบบพลวัตเศรษฐมิติ↔ compare
- การประมาณค่า Panel System GMM (ตัวประมาณค่าของ Blundell-Bond)เศรษฐมิติ↔ compare