Artırılmış Ortalama Grup (AMG) Tahmincisi
Augmented Mean Group (AMG) Estimator · Ayrıca şöyle bilinir: AMG estimator, augmented mean group, Artırılmış Ortalama Grup Tahmincisi (AMG)
Eberhardt ve Teal (2010) tarafından geliştirilen Artırılmış Ortalama Grup tahmincisi, yatay kesit bağımlılığı varlığında heterojen eğim katsayılarını tahmin etmek için kullanılan bir panel veri yöntemidir. Tüm birimleri etkileyen gözlemlenemeyen ortak dinamik süreci yaklaştırır ve bunu birim bazında regresyonlara dahil ederek sonuçları ortalamasını alır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
AMG'yi, zaman boyutu T ve yatay kesit N'nin her ikisinin de makul ölçüde büyük olduğu (genel olarak en az yaklaşık 50 gözlem ve T 10'un altındayken kaçının), eğim ilişkisinin birimler arasında farklılık göstermesinin muhtemel olduğu ve yatay kesit bağımlılığının (birimlerin ortak şokları paylaştığı) olduğu makro panellerle kullanın — ideal olarak önceden bir Pesaran CD testi ile doğrulanmalıdır. Bu ayar için CCE Ortalama Grup tahmincisine doğal bir alternatiftir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Gözlemlenemeyen ortak dinamik bir süreci açıkça modelleyerek yatay kesit bağımlılığını ele alır.
- Tek bir havuzlanmış eğim dayatmak yerine, birimler arasında tamamen heterojen eğim katsayılarına izin verir.
- CCE Ortalama Grup tahmincisine şeffaf, iki aşamalı bir alternatif sunar.
- Zaman boyutu kısa olduğunda (T < 10) güvenilmezdir; birim bazında regresyonlar ve ortak süreç tahmini gürültülü hale gelir.
- Makul ölçüde büyük T ve N gerektirir, bu nedenle kısa veya dar paneller için uygun değildir.
- Ortak faktör yapısının ortak dinamik süreç tarafından yeterince vekil edildiğini varsayar; bu sürecin yanlış belirtilmesi sonuçları yanlı hale getirir.
SSS
AMG, CCEMG tahmincisinden nasıl farklıdır?
Her ikisi de yatay kesit bağımlılığı altında heterojen eğimleri hedefler. CCEMG, değişkenlerin yatay kesit ortalamalarını her birimin regresyonuna ekleyerek ortak faktörleri kontrol ederken, AMG, havuzlanmış yıl kuklalarından açıkça ortak bir dinamik süreç çıkarır ve her birimin regresyonunu bununla artırır. AMG, CCEMG'ye doğrudan bir alternatif olarak sunulur.
AMG'deki 'ortak dinamik süreç' nedir?
Bu, ilk aşama havuzlanmış regresyonun tahmin edilen yıl kuklalarından elde edilen, tüm birimler tarafından paylaşılan gözlemlenemeyen ortak faktörleri vekil eden tek bir zamanla değişen seridir. Bunu her birim düzeyindeki regresyona eklemek, yönteme adını veren 'artırma'dır.
Zaman boyutu T neden bu kadar önemlidir?
AMG, her birim için ayrı bir regresyon uydurur ve zaman içinde ortak bir süreci tahmin eder, bu nedenle bunu güvenilir bir şekilde yapmak için yeterli zaman periyoduna ihtiyaç duyar. T yaklaşık 10'un altında olduğunda tahminci güvenilmez kabul edilir ve genel olarak makul ölçüde büyük T ve N gereklidir.
Önce yatay kesit bağımlılığını test etmem gerekiyor mu?
Evet. AMG, birimlerin ortak şokları paylaştığı paneller için tasarlanmıştır, bu nedenle yönteme güvenmeden önce yatay kesit bağımlılığının gerçekten mevcut olduğunu, tipik olarak bir Pesaran CD testi ile doğrulamanız gerekir.
Kaynaklar
- Eberhardt, M. & Teal, F. (2010). Productivity Analysis in Global Manufacturing Production. Economics Series Working Papers, No. 515, University of Oxford. link ↗
- Bond, S. & Eberhardt, M. (2013). Accounting for Unobserved Heterogeneity in Panel Time Series Models. Nuffield College Discussion Paper. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Augmented Mean Group (AMG) Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/amg-estimator
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Ortak İlişkili Etkiler Ortalama Grup (CCEMG) TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
- En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri Rastgele Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır