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›Doğrusal Olmayan Fark GMM
Regression modelEconometrics / time series

Doğrusal Olmayan Fark GMM

Nonlinear Difference Generalized Method of Moments · Ayrıca şöyle bilinir: nonlinear diff-GMM, nonlinear Arellano-Bond GMM, first-difference nonlinear GMM, NL-GMM

Doğrusal Olmayan Fark GMM, Arellano-Bond fark GMM tahmin edicisini, sonuç değişkeni ile açıklayıcı değişkenleri arasındaki yapısal ilişkinin doğası gereği doğrusal olmadığı modellere genişletir. Önce fark alma yoluyla bireysel sabit etkiler ortadan kaldırılır ve ardından gecikmiş seviyeler araç değişken olarak kullanılarak GMM moment koşulları uygulanır; bu yöntem, doğrusal bir fonksiyonel biçim gerektirmeden dinamik panel ayarlarındaki parametreleri tutarlı bir şekilde tahmin eder.

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.

Doğrusal Olmayan Fark GMM
İki Aşamalı En Küçük Kar…Arellano-Bond Tahmincisi…Nedensel Çıkarım için En…Panel Veri Sabit Etkiler…System GMM (Arellano-Bov…

Ne zaman kullanılır

Panel modelin gerçekten doğrusal olmayan bir yapısal biçime (örneğin, sayım veya negatif olmayan sonuçlar için üstel koşullu ortalama, çarpımsal sabit etkilere sahip üretim fonksiyonları) SAHİP OLDUĞU VE verilerin nispeten büyük sayıda kesitsel birime sahip kısa bir panel olduğu durumlarda doğrusal olmayan fark GMM kullanın. Regresörlerin endojen olduğu ve uygun gecikmiş araç değişkenlerinin mevcut olduğu durumlarda uygundur. Fonksiyonel biçimin aslında doğrusal olduğu (standart fark GMM yeterlidir), T'nin N'ye göre büyük olduğu (bunun yerine zaman serisi asimptotiği geçerlidir), araç değişken sayısının N'ye göre büyüdüğü (araç değişken çoğalması Hansen testini zayıflatır) veya sabit etkinin fark alma veya yarı-fark alma ile ortadan kaldırılamadığı durumlarda kullanmayın.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Regresörlerin kesin dışsallığını gerektirmeden doğrusal olmayan dinamik panel modellerindeki parametreleri tutarlı bir şekilde tahmin eder.
  • Rastgele etkiler dağılım varsayımı gerektirmeden zaman-sabit bireysel heterojenliği ortadan kaldırır.
  • Gecikmiş seviyelerden oluşan esnek bir araç matrisi aracılığıyla birden fazla endojen regresörü barındırır.
  • GMM çerçevesi, tüm moment koşulları üzerinden verimli ağırlıklandırmaya izin vererek, yalnızca bir alt küme kullanan IV yaklaşımlarına göre hassasiyeti artırır.
  • Doğrusal fark GMM'yi özel bir durum olarak içerir, bu da onu Arellano-Bond'a aşina olan uygulayıcılar için doğal bir uzantı haline getirir.
Sınırlılıklar
  • GMM kriterinin doğrusal olmayan optimizasyonunun kapalı form çözümü yoktur ve yerel minimumlara yakınsayabilir; iyi başlangıç değerleri kritiktir.
  • Gecikmiş seviyeler, fark edilmiş endojen değişkenler için zayıf araç değişkenler olduğunda (birim kök süreçlerine yakın), tahminler hassas olmayabilir — sistem GMM veya alternatif araç değişkenleri tercih edilebilir.
  • Araç değişken çoğalması (çok fazla gecikme kullanılması), Hansen istatistiğinin p-değerini şişirerek zayıf tanımlamayı gizler.
  • Windmeijer düzeltmesi olmadan iki aşamalı standart hatalar sonlu örneklemlerde ciddi şekilde aşağı yönlü yanlıdır.
  • Doğrusal olmayan moment koşulları, doğrusal GMM'ye kıyasla tanımlama başarısızlıklarını teşhis etmeyi ve yorumlamayı zorlaştırır.

SSS

Doğrusal olmayan fark GMM, standart (doğrusal) fark GMM'den nasıl farklıdır?

Doğrusal fark GMM, yapısal denklemin parametrelerde doğrusal olduğunu varsayar, bu da fark alma işleminden sonra kapalı form bir tahmin ediciye izin verir. Doğrusal olmayan fark GMM, keyfi (ancak belirtilmiş) bir doğrusal olmayan fonksiyon f'ye izin verir, bu nedenle GMM kriteri sayısal olarak minimize edilmelidir. Araç değişken oluşturma mantığı aynıdır, ancak moment koşulları doğrusal olmayan kalıntıyı içerir.

Neden sistem GMM, doğrusal olmayan fark GMM'ye tercih edilebilir?

Bağımlı değişken kalıcı olduğunda (birim köke yakın), gecikmiş seviyeler farklar için zayıf araç değişkenlerdir, bu da fark GMM'yi hassas olmayan hale getirir. Sistem GMM, fark edilmiş momentlere seviyelerdeki moment koşullarını ekleyerek hassasiyeti geri kazanır. Aynı mantık doğrusal olmayan ayarlarda da geçerlidir, ancak doğrusal olmayan modeller için sistem GMM daha az standartlaştırılmıştır.

Hansen J testi neyi kontrol eder?

Hansen J testi, aşırı tanımlanmış kısıtlamaların geçerli olup olmadığını — yani, araç değişkenlerin hata ile gerçekten ilişkisiz olup olmadığını — değerlendirir. Bir reddetme, en azından bazı araç değişkenlerinin geçersiz olduğunu veya modelin yanlış belirtildiğini gösterir. Alışılmadık derecede yüksek bir p-değeri (1'e yakın) genellikle araç değişken çoğalmasını gösterir.

Poisson veya negatif binom sonuç değişkeni ile doğrusal olmayan fark GMM kullanabilir miyim?

Evet. Sayım sonuçları için üstel koşullu ortalama E[y_{it}|x_{it}, alpha_i] = exp(x_{it}beta + alpha_i) doğal bir doğrusal olmayan özelliktir. Yarı-fark alma veya Mundlak cihazı alpha_i'yi ortadan kaldırabilir ve gecikmiş araç değişkenleriyle GMM moment koşulları, hata üzerindeki dağılım varsayımları olmasa bile beta'yı tutarlı bir şekilde tanımlar.

Kaç gecikme kullanmalıyım?

Yaygın bir kural, araç değişken sayısını kabaca sqrt(N) ile sınırlamak veya en fazla iki veya üç gecikme derinliği kullanmaktır. Çok fazla araç değişkeni Hansen testini zayıflatır ve ilk aşamada endojen değişkenleri aşırı uyabilir. Okuyucuların güvenilirliği değerlendirebilmesi için araç değişken sayısını Hansen istatistiğiyle birlikte raporlayın.

Kaynaklar

  1. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 9780262232586
  2. 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 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Difference Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/nonlinear-difference-gmm

İlişkili yöntemler

İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuArellano-Bond Tahmincisi Olarak Fark GMMNedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiPanel Veri Sabit Etkiler ModeliSystem GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)

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
  • Arellano-Bond Tahmincisi Olarak Fark GMMEkonometri↔ karşılaştır
  • Nedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiSağlık ekonomisi↔ karşılaştır
  • Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Ekonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Dinamik Panel Veriler için Doğrusal Olmayan Arellano-Bond GMMArellano-Bond Tahmincisi Olarak Fark GMMDinamik Değişkenler Arası Bağıntı (Dinamik Panel IV / Arellano-Bond)Robust Difference GMMPanel Arellano-Bond GMM TahmincisiSağlam Dinamik Panel Veri ModeliDinamik Panel Veri ModeliPanel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)

İlgili referans kavramlar

EconometricsInstrumental Variables (IV) EstimationInstrumental Variables (IV) EstimationTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerÇok Denklemli veya Eş Anlı Denklem Modelleri • Çok DeğişkenlerEkonometrik ve İstatistiksel Yöntemler: Özel Konular

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

ScholarGate — Nonlinear difference GMM (Nonlinear Difference Generalized Method of Moments). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/nonlinear-difference-gmm · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Wooldridge; building on Arellano and Bond (1991)
Year
1991–2010
Type
Nonlinear panel estimator
DataType
Panel data (longitudinal)
Subfamily
Econometrics / time series
İlişkili yöntemler
İki Aşamalı En Küçük Kareler (2SLS / IV) RegresyonuArellano-Bond Tahmincisi Olarak Fark GMMNedensel Çıkarım için Enstrümantal Değişkenler (IV) YöntemiPanel Veri Sabit Etkiler ModeliSystem GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)
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