Regression modelEconometrics / time series

ตัวประมาณค่า GMM แบบ Robust Arellano-Bond

ตัวประมาณค่า GMM แบบ Robust Arellano-Bond ใช้แนวทาง GMM แบบผลต่างอันดับแรก (first-difference GMM) กับข้อมูลแผงแบบพลวัต (dynamic panel data) พร้อมกับการคำนวณค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐาน (standard errors) ที่สอดคล้องกับความแปรปรวนต่างกันและความสัมพันธ์ในตัวเอง (heteroscedasticity- and autocorrelation-consistent หรือ robust) การผสมผสานนี้จัดการกับความเอนเอียงแบบ Nickell ที่เกิดจากตัวแปรตามที่ล่าช้า (lagged dependent variables) และให้การอนุมานที่น่าเชื่อถือไปพร้อมกันเมื่อความแปรปรวนของค่าคลาดเคลื่อนแตกต่างกันไปในแต่ละหน่วยหรือแต่ละช่วงเวลา

นำไปใช้ด้วย EconMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  1. 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
  2. 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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Arellano-Bond Generalized Method of Moments Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/robust-arellano-bond-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.

Compare side by side
ScholarGateRobust Arellano-Bond GMM (Robust Arellano-Bond Generalized Method of Moments Estimator). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/econometrics/robust-arellano-bond-gmm · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026