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›Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) Tahmini
Regression model

Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) Tahmini

Generalized Method of Moments Estimation · Ayrıca şöyle bilinir: generalized method of moments, GMM, Arellano-Bond estimator, Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM)

Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi, 1982'de Lars Peter Hansen tarafından tanıtılan, popülasyon moment koşullarından parametreleri geri elde eden genel amaçlı bir ekonometrik tahmin edicidir. Enstrümantal değişken tahmininde, dinamik panel veri modellerinde (Arellano-Bond tahmin edicisi) ve zaman serisi uygulamalarında yaygın olarak kullanılır.

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.

Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) Tahmini
İki Aşamalı En Küçük Kar…Nedensel Çıkarım için En…En Küçük Kareler (EK) Re…Panel Veri Sabit Etkiler…Tobit Sansürlü Regresyon…Doğrusal Olmayan Genelle…Doğrusal Olmayan Sistem…

Ne zaman kullanılır

GMM, geçerli moment koşulları belirleyebildiğinizde ve en az yaklaşık 100 gözleminiz olduğunda, tipik olarak panel veya zaman serisi verileriyle uygundur. Gecikmiş sonuçların regresör olarak göründüğü dinamik paneller (Arellano-Bond) ve regresörlerin endojen olduğu enstrümantal değişken ayarları için parlar. Enstrüman sayısı parametre sayısından az olmamalıdır ve aşırı tanımlama Hansen J testi ile kontrol edilmelidir. Panel GMM için, çok sayıda birim (büyük N) ile kısa bir zaman boyutu (küçük T) tercih edilir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Sadece moment koşulları gerektirir, tam bir dağılım varsayımı gerektirmez, bu da onu sağlam ve geniş çapta uygulanabilir kılar.
  • En küçük kareler tarafından tutarlı bir şekilde tahmin edilemeyen endojen regresörleri ve dinamik panel modellerini ele alır.
  • Verimli ağırlıklandırma matrisi asimptotik olarak verimli tahminler sağlar ve Hansen J istatistiği yerleşik bir spesifikasyon testi sunar.
Sınırlılıklar
  • Büyük örneklem (asimptotik) teorisine dayanır; 100 gözlemden az olduğunda sonlu örneklem yanlılığı ciddi olabilir.
  • Enstrüman çoğalması — birimlere göre çok fazla enstrüman — Hansen J testini zayıflatır ve aşırı uyuma davet eder.
  • Sonuçlar, moment koşullarının geçerliliğine bağlıdır; geçersiz veya zayıf enstrümanlar tahminleri yanlı hale getirir.

SSS

GMM, OLS'den nasıl farklıdır?

OLS, karesel artıkları minimize eder ve dışsal regresörler varsayar. GMM bunun yerine moment koşullarından çalışır — tipik olarak enstrümanların hata ile ilişkisiz olduğu — bu nedenle OLS'nin başa çıkamayacağı endojen regresörlere veya gecikmiş bağımlı değişkenlere sahip modelleri tutarlı bir şekilde tahmin edebilir.

Hansen J testi nedir?

Parametrelerden daha fazla moment koşulu (enstrüman) olduğunda, model aşırı tanımlanmıştır ve koşulların hiçbiri tam olarak tutmayabilir. Hansen J istatistiği, kalan moment boşluğunun geçerli enstrümanlarla tutarlı olacak kadar küçük olup olmadığını test eder; bir reddetme, geçersiz momentleri veya yanlış spesifikasyonu işaret eder.

Enstrüman çoğalması nedir ve neden bir sorundur?

Çok fazla enstrüman kullanmak — kesitsel birim sayısından daha fazla — Hansen J testini zayıflatır ve modelin endojen regresörleri aşırı uydurmasına izin verir. Bu olursa, tutumlu bir enstrüman seti tercih edin veya iki aşamalı en küçük karelere geri dönün.

GMM ne kadar büyük bir örneğe ihtiyaç duyar?

GMM asimptotik teoriye dayanır, bu nedenle en az yaklaşık 100 gözlem önerilir. Daha küçük örneklerde sonlu örneklem yanlılığı ciddi olabilir ve OLS gibi daha basit bir tahmin edici daha güvenilir olabilir.

Kaynaklar

  1. Hansen, L. P. (1982). Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimators. Econometrica, 50(4), 1029-1054. DOI: 10.2307/1912775 ↗
  2. 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 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Method of Moments Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/gmm-estimation

İlişkili yöntemler

İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuNedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPanel Veri Sabit Etkiler ModeliTobit Sansürlü Regresyon Modeli

Hangi yöntem?

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

  • İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Nedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiSağlık ekonomisi↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Tobit Sansürlü Regresyon ModeliEkonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuDoğrusal Olmayan Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (NGLS)Doğrusal Olmayan Sistem GMM

Benzer yöntemler

System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Panel Arellano-Bond GMM TahmincisiDoğrusal Olmayan Fark GMMDinamik Değişkenler Arası Bağıntı (Dinamik Panel IV / Arellano-Bond)Panel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)Doğrusal Olmayan Sistem GMMDinamik Panel Veri ModeliRobust Sistem GMM

İlgili referans kavramlar

EconometricsInstrumental Variables (IV) EstimationInstrumental Variables (IV) EstimationMatematiksel ve Nicel YöntemlerYapısal Eşitlik ModellemesiTek Denklemli Modeller • Tek Değişkenler

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

ScholarGate — GMM Estimation (Generalized Method of Moments Estimation). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/gmm-estimation · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Lars Peter Hansen; Arellano & Bond (dynamic panel)
Year
1982
Type
Moment-condition estimator
Estimator
Generalized Method of Moments (minimises a weighted quadratic form of sample moments)
MinSample
100
DataStructures
panel, time series
OveridentificationTest
Hansen J test
İlişkili yöntemler
İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuNedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPanel Veri Sabit Etkiler ModeliTobit Sansürlü Regresyon 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