Robust Difference GMM
Robust Difference Generalized Method of Moments Estimator · Ayrıca şöyle bilinir: robust Arellano-Bond estimator, difference GMM with robust SE, HAC difference GMM, AB-GMM robust
Robust Difference GMM, Arellano-Bond birinci fark GMM tahmin edicisini değişen varyanslı (heteroscedasticity) ve otokorelasyonlu (autocorrelation-consistent - HAC) veya Windmeijer düzeltilmiş standart hatalarla uygulayarak, hata varyanslarının sabit olmadığı veya artıkların kesitler arası korelasyonlu olduğu durumlarda bile dinamik panel modelleri için geçerli çıkarımlar sunar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Robust Fark GMM'yi, dinamik bir panel modeliniz olduğunda (sonuç kendi gecikmeli değerlerine bağlıdır), panelin kısa bir zaman boyutuna (küçük T, büyük N) sahip olduğunda ve hataların değişen varyanslı veya kesitler arası korelasyonlu olduğundan şüphelendiğinizde kullanın. Gecikmeli bağımlı değişkenin ve muhtemelen diğer regresörlerin endojen olduğu ve gecikmeli seviyelerin makul araçlar olduğu durumlarda uygundur. Serilerin yüksek derecede kalıcı olduğu veya birim kök benzeri olduğu durumlarda Sistem GMM'yi (robust standart hatalarla da) tercih edin, çünkü bu durumda Fark GMM araçları zayıflar. T'nin N'ye göre büyük olduğu (zaman serisi yöntemleri kullanın), araç sayısının N'ye göre patladığı (araç çoğalması) veya AR(2) veya Hansen testlerinin yanlış özellikleri işaret ettiği durumlarda bundan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Açık sabit etki kuklaları gerektirmeden birinci fark alma yoluyla zamanla değişmeyen gözlemlenmemiş heterojenliği kontrol eder.
- Dahili (gecikmeli seviye) araçları kullanarak gecikmeli bağımlı değişkenin ve diğer regresörlerin endojenliğini ele alır.
- Windmeijer düzeltilmiş iki adımlı standart hatalar, gerçekçi örneklem büyüklüklerinde güvenilirdir ve düzeltilmemiş iki adımlı GMM'nin anti-konservatif çıkarımlarından kaçınır.
- Dengesiz paneller için uygulanabilir ve eksik gözlemleri katı dengeli panel yöntemlerine göre daha zarif bir şekilde barındırır.
- Doğru belirtim altında IV ve tek adımlı GMM'ye göre verimlidir.
- Seriler yüksek derecede kalıcı olduğunda (birim köke yakın) araçlar zayıflar, bu da büyük sonlu örneklem yanlılığına yol açar — bu gibi durumlarda Sistem GMM tercih edilir.
- Araç sayısı T ile karesel olarak artar; çok fazla araç ağırlık matrisini aşırı uydurur, Hansen testini zayıflatır ve katsayı tahminlerini yanlı hale getirebilir.
- Seviyelerdeki katı serisel korelasyon olmaması varsayımını gerektirir; seviyelerdeki hatalar serisel olarak ilişkiliyse AR(2) testi reddedilir ve araçlar geçersiz olur.
- Birinci fark alma, kesitsel değişimi ve birimler arası bilgiyi atar, potansiyel olarak kesinliği azaltır.
SSS
Fark GMM ile Sistem GMM arasındaki fark nedir?
Fark GMM modeli birinci farkını alır ve gecikmeli seviyeleri araç olarak kullanır. Sistem GMM, daha fazla moment koşulundan yararlanarak, gecikmeli farklarla araçlandırılmış seviyelerdeki ikinci bir denklem seti ekler. Sistem GMM, seriler kalıcı olduğunda daha verimlidir ve zayıf araçlara daha az eğilimlidir, ancak başlangıç koşulları üzerinde ek bir durağanlık varsayımı gerektirir.
Windmeijer düzeltmesi neden önemlidir?
Düzeltilmemiş iki adımlı GMM standart hataları, tahmin edilen ağırlık matrisinin örneklem değişkenliğini göz ardı ettikleri için sonlu örneklemlerde tipik olarak çok küçüktür. Windmeijer (2005) düzeltmesi, bunu hesaba katan bir terim ekleyerek doğru büyüklükte standart hatalar verir — bu olmadan, t-testleri sıfır hipotezini çok sık reddeder.
Kaç tane araç kullanmalıyım?
Yaygın bir kural, araç sayısını kesitsel birim sayısı N'nin altında tutmaktır. Aşırı uydurmayı önlemek için gecikme derinliğini (örneğin, tüm mevcut gecikmeler yerine 2 ila 4 gecikmeler) kısıtlayın veya araç matrisini çökertin.
Anlamlı bir AR(2) testi ne anlama gelir?
Anlamlı bir AR(2) istatistiği, birinci farkı alınmış artıklar içinde ikinci dereceden otokorelasyon olduğu anlamına gelir, bu da seviyelerdeki hatalarda birinci dereceden otokorelasyon anlamına gelir. Bu, t-2 tarihli araçları geçersiz kılar ve t-3 veya daha derin gecikmeleri kullanmanız veya model belirtimini yeniden gözden geçirmeniz gerekir.
Robust Fark GMM'yi dengeli bir panel ile kullanabilir miyim?
Evet. Hem dengeli hem de dengesiz paneller desteklenir; araç matrisi boşluklara otomatik olarak uyum sağlar. Dengesiz paneller, birim başına farklı sayıda geçerli moment koşuluyla sonuçlanır.
Kaynaklar
- 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 ↗
- Roodman, D. (2009). How to do xtabond2: An introduction to difference and system GMM in Stata. The Stata Journal, 9(1), 86-136. DOI: 10.1177/1536867X0900900106 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Difference Generalized Method of Moments Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/robust-difference-gmm
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Arellano-Bond Tahmincisi Olarak Fark GMMEkonometri↔ karşılaştır
- Dinamik Panel Veri ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Arellano-Bond GMM TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)Ekonometri↔ karşılaştır
- Robust Sistem GMMEkonometri↔ karşılaştır