Doğrusal Olmayan Sistem GMM

Doğrusal Sistem GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond'da olduğu gibi), parametrelerde doğrusal olan moment koşullarına odaklanır, bu nedenle amaç fonksiyonu kapalı formda bir kareseldir. Doğrusal Olmayan Sistem GMM, moment koşullarının kendilerinin θ'nın doğrusal olmayan fonksiyonları olmasına izin verir, bu da sayısal optimizasyon gerektirir ve etkinlik ve tanımlama analizini daha karmaşık hale getirir.

İki aşamalı prosedürde, tutarlı bir ilk adım tahmini (genellikle kimlik ağırlıklı GMM veya NLS'den) momentlerin örneklem varyansını hesaplamak için kullanılır ve bunun tersi, ikinci adım için etkin ağırlık matrisi haline gelir. Sürekli Güncellenen GMM (CUE), ağırlık matrisini her aday θ'da yeniden tahmin eder, bu da daha zor bir optimizasyon problemi pahasına küçük örneklem davranışını iyileştirebilir.

Hansen J-testi, aşırı tanımlayıcı moment koşullarının birlikte sıfıra yakın olup olmadığını kontrol eder. Reddetme, en azından bazı enstrümanların geçersiz olduğunu veya modelin yanlış belirtildiğini gösterir. Enstrüman geçerliliğini yeniden gözden geçirmeli, moment alt kümelerini test etmeli (Sargan farkı / C-testi) veya yapısal modeli yeniden incelemelisiniz.

Zayıf tanımlama, moment koşullarının bazı parametrelere göre nispeten düz olduğu durumlarda ortaya çıkar ve tahmin ediciyi kesin olmayan hale getirir. Tanısal araçlar arasında moment Jacobi matrisi üzerindeki rank koşulu ve konsantrasyon parametresi analogları bulunur. Pratikte, modeli daha küçük bir parametre kümesine indirgeyin, daha güçlü enstrümanlar arayın veya zayıf tanımlamaya dayanıklı güven aralıklarını raporlayın.

Evet. Panel verileriyle moment koşulları bireyler ve zaman periyotları boyunca bir araya getirilir ve standart grup içi veya birinci fark dönüşümleri, doğrusal panel GMM literatüründe olduğu gibi, GMM momentlerini oluşturmadan önce sabit etkileri kaldırabilir - ortaya çıkan moment koşullarının dönüşümden sonra geçerli kalması koşuluyla.