İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Ekonometri›Fourier Arellano-Bond GMM
Regression modelEconometrics / time series

Fourier Arellano-Bond GMM

Fourier-Augmented Arellano-Bond Generalized Method of Moments · Ayrıca şöyle bilinir: Fourier AB-GMM, Fourier first-differenced GMM, Fourier dynamic panel GMM, Fourier-extended Arellano-Bond estimator

Fourier Arellano-Bond GMM, klasik Arellano-Bond birinci fark GMM çerçevesini, zaman boyutunda pürüzsüz, kademeli yapısal kırılmaları yakalamak için Fourier trigonometrik terimlerle zenginleştiren dinamik bir panel tahmincisidir. Gecikmeli seviye araçlarını kullanarak uç noktaları ele alır ve standart fark GMM'nin göz ardı ettiği bilinmeyen doğrusal olmayan eğilimlere karşı dayanıklı kalır.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Fourier Arellano-Bond GMM
Dinamik Panel Veri ModeliPanel Veri Sabit Etkiler…Fourier Sistem GMM

Ne zaman kullanılır

Kısa T, büyük N paneline sahipseniz, bağımlı değişkenin dinamik bir gecikmesi, uçsal regresörler ve zaman içinde pürüzsüz yapısal değişim şüphesi varsa — örneğin, bilinen kırılma tarihleri olmayan ekonomik döngüleri veya politika geçişlerini kapsayan paneller — Fourier Arellano-Bond GMM'yi kullanın. Özellikle standart panel birim kök veya eşbütünleşme ön testlerinin zaman boyutunda doğrusalığı reddettiği durumlarda uygundur. T büyük ve N küçük olduğunda (asemptotikler büyük N'ye dayanır), kırılmalar pürüzsüz yerine keskin ve ayrık olduğunda (eşik veya rejim değiştirme GMM'yi tercih edin) veya panel güçlü bir şekilde dengesiz olduğunda ve araç sayısı yönetilemez hale geldiğinde kullanmayın.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Standart Arellano-Bond araç kümesi aracılığıyla gecikmeli bağımlı değişkenin ve uçsal regresörlerin uç noktalarını ele alır.
  • Kırılma tarihleri veya kırılma sayısını bilmeye gerek kalmadan pürüzsüz, kademeli yapısal değişimi yakalar.
  • Birinci fark alma yoluyla bireysel sabit etkileri ortadan kaldırır, zamanla değişmeyen eksik değişken yanlılığını giderir.
  • İki adımlı GMM ağırlıklandırması, tek adımlıya göre verimliliği artırır, özellikle heteroskedastik panellerde.
  • Arellano-Bond'dan tanıdık standart aşırı tanımlama (Sargan-Hansen) ve seri korelasyon (AR(2)) tanılarını korur.
Sınırlılıklar
  • Güvenilir asimptotik çıkarım için büyük N gerektirir; küçük kesit boyutlarında zayıf performans gösterir.
  • Araç çoğalması — zaten çok sayıda GMM aracının üzerine Fourier terimleri eklemek — Sargan-Hansen testini zayıflatabilir ve sonlu örneklem yanlılığını şişirebilir.
  • Bilgi kriteri ile optimal Fourier frekansı k'nın seçimi, nihai tahminlere belirsizlik yayan bir ön test adımı getirir.
  • Yalnızca pürüzsüz, kademeli kırılmaları barındırır; keskin veya ani yapısal değişiklikler alternatif yaklaşımlarla daha iyi modellenir.

SSS

Bu, standart Arellano-Bond GMM'den nasıl farklıdır?

Standart Arellano-Bond, sabit etkiler kaldırıldıktan sonra zamanla homojen doğrusal bir ilişki varsayar. Fourier uzantısı, kesişimin (ve isteğe bağlı olarak eğimlerin) zamanla pürüzsüz bir şekilde kaymasına izin veren trigonometrik terimler ekler, bu da tahminciyi model karmaşıklığını önemli ölçüde artırmadan kademeli yapısal değişime karşı dayanıklı hale getirir.

Fourier frekanslarının sayısını k nasıl seçerim?

Modeli k = 1, 2, 3 için tahmin edin ve bir bilgi kriterini (AIC veya BIC) en aza indiren değeri seçin. Orta T'ye sahip çoğu makro panelde, k = 1 veya k = 2 yeterlidir; daha yüksek değerler gerçek dinamikleri aşırı pürüzsüzleştirme riski taşır.

Anlamlı bir AR(2) testi ne anlama gelir?

Farklı kalıntılarda ikinci dereceden seri korelasyon olduğunu gösterir, bu da orijinal hataların en azından birinci dereceye kadar seri olarak ilişkili olduğu anlamına gelir. Bu, t-2 araçlarını geçersiz kılar. Çözüm, yalnızca t-3 ve daha önceki gecikmeleri araç olarak kullanmaktır, ancak bu araç sayısını daha da azaltır.

Tek adımlı mı yoksa iki adımlı tahminciyi mi kullanmalıyım?

Heteroskedastik panellerde verimlilik kazançları için iki adımlı tahminciyi tercih edin, ancak iki adımlı standart hatalara her zaman Windmeijer (2005) sonlu örneklem düzeltmesini uygulayın. Sağlam standart hatalarla tek adımlı tahminci, kullanışlı bir sağlamlık kontrolüdür.

Fourier terimleri resmi bir yapısal kırılma testinin yerini alabilir mi?

Hayır. Fourier terimleri pürüzsüz kırılmaları yaklaştırır ve bir sağlamlık cihazı olarak hizmet eder. Resmi bir Bai-Perron veya panel kırılma testi keskin süreksizlikler tespit ederse, yalnızca Fourier yaklaşımına güvenmek yerine bunları açıkça modellemelisiniz.

Kaynaklar

  1. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. DOI: 10.2307/2297968 ↗
  2. Gallant, A. R. (1981). On the bias in flexible functional forms and an essentially unbiased form: The Fourier flexible form. Journal of Econometrics, 15(2), 211-245. DOI: 10.1016/0304-4076(81)90115-9 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Fourier-Augmented Arellano-Bond Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/fourier-arellano-bond-gmm

İlişkili yöntemler

Dinamik Panel Veri ModeliPanel Veri Sabit Etkiler Modeli

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Dinamik Panel Veri ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Fourier Sistem GMM

Benzer yöntemler

Fourier Sistem GMMFourier Dinamik Panel Veri ModeliPanel Arellano-Bond GMM TahmincisiFourier Sabit Etkiler ModeliFourier Panel Veri AnaliziYapısal Kırılma Fark GMMArellano-Bond GMM TahmincisiDinamik Panel Veriler için Doğrusal Olmayan Arellano-Bond GMM

İlgili referans kavramlar

EconometricsÇok Denklemli veya Eş Anlı Denklem Modelleri • Çok DeğişkenlerTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerInstrumental Variables (IV) EstimationInstrumental Variables (IV) EstimationFinancial Econometrics

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Fourier Arellano-Bond GMM (Fourier-Augmented Arellano-Bond Generalized Method of Moments). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/fourier-arellano-bond-gmm · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Extension of Arellano & Bond (1991) with Fourier flexible form augmentation
Year
2010s
Type
Dynamic panel GMM estimator with smooth structural break accommodation
DataType
Balanced or unbalanced panel data with potential smooth nonlinear time trends
Subfamily
Econometrics / time series
İlişkili yöntemler
Dinamik Panel Veri ModeliPanel Veri Sabit Etkiler Modeli
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil