Yapısal Kırılma Fark GMM
Structural Break Difference Generalized Method of Moments · Ayrıca şöyle bilinir: Difference GMM with structural breaks, break-augmented Arellano-Bond GMM, dynamic panel GMM with regime shifts, structural change Difference GMM
Yapısal Kırılma Fark GMM, Arellano-Bond birinci fark GMM tahmin edicisini, veri üretim sürecinin bir veya daha fazla bilinmeyen kırılma noktasında değiştiği dinamik panel ayarları için genişletir. Kırılma göstergelerini açıkça dahil ederek veya rejim-özel parametrelere izin vererek, tahmin edici standart bir Fark GMM uyumunda yapısal bir değişikliğin göz ardı edildiğinde ortaya çıkan yanlı katsayı ve geçersiz moment koşullarından kaçınır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Dinamik bir paneliniz (sağ tarafta gecikmeli bağımlı değişken), kaldırılması gereken sabit bireysel etkileriniz varsa ve eğim veya kesme noktasının zaman boyutunda bir noktada değiştiğine dair önceki teori, görsel inceleme veya resmi bir kırılma testinden gelen güvenilir kanıtlar varsa Yapısal Kırılma Fark GMM kullanın. Özellikle ekonomik krizleri, büyük politika değişikliklerini veya kurumsal geçişleri kapsayan paneller için uygundur. Varsayılan olarak kullanmayın; yalnızca bir kırılma testi gerçekten kararlılığı reddettiğinde uygulayın, çünkü kararlı bir modele kırılma terimleri eklemek araç sayısını artırır ve tanımlamayı zayıflatır. Çok kısa paneller (T < 5) için, fark alma işleminden sonra gecikme araçları seyrek hale gelir ve ek kırılma kuklaları rejim başına kullanılabilir gözlemleri daha da azaltır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Birinci fark alma yoluyla bireysel sabit etkileri ortadan kaldırır, dinamik panellerde ihmal edilmiş değişken yanlılığının önemli bir kaynağını giderir.
- Gecikmeli seviyeleri araç olarak kullanarak içsel regresörleri ve gecikmeli bağımlı değişkeni ele alır, harici araç gerektirmez.
- Kırılma kuklaları veya alt dönem tahmini, DGP yapısal bir kaymaya uğrasa bile moment koşullarını dahili olarak geçerli kılar, ihmal edilmiş kırılma yanlılığını azaltır.
- Windmeijer düzeltmesi ile iki adımlı GMM tahmin edicisi, heteroskedastiklik altında asimptotik olarak verimli ve doğru boyutlu çıkarım sağlar.
- Arellano-Bond AR testleri ve Sargan-Hansen testi, her rejim içinde araç geçerliliği hakkında net tanısal kanıtlar sunar.
- Araç çoğalması ciddi bir sorundur: kırılma kuklalarını zaten büyük olan gecikme-araç matrisine eklemek Sargan testini aşırı muhafazakar hale getirebilir ve tanımlamayı zayıflatabilir.
- Fark GMM, otoregresif parametrenin birliğe yakın olduğu (birim kök panellerine yakın) durumlarda kötü performans gösterir, burada Sistem GMM tercih edilir — ve bu sorun, örneklem kırılma tarihlerinde bölündüğünde daha da kötüleşir.
- GMM için kullanılan aynı verilerden kırılma tarihlerini tahmin etmek ön-test yanlılığına neden olur; kırılma tarihleri ideal olarak bağımsız testlerden veya önceki teoriden gelmelidir.
- Kısa T ve çok sayıda kesit, kırılma kaynaklı örneklem bölmelerinden sonra her alt dönemde mevcut olan gecikme sayısını sınırlar.
- Heterojen bir panelde birden fazla eşzamanlı kırılmayı tespit etmek ve tarihlendirmek hesaplama açısından zorlayıcı ve istatistiksel olarak belirsizdir.
SSS
Yapısal Kırılma Fark GMM ile Kırılmalı Sistem GMM arasındaki fark nedir?
Fark GMM yalnızca gecikmeli seviye araçlarını ve birinci fark denklemlerini kullanır, sabit etkileri ortadan kaldırır. Sistem GMM ayrıca gecikmeli fark araçlarıyla seviye denklemlerinden yararlanır, verimlilik kazançları sunar — özellikle otoregresif katsayı büyük olduğunda. Kırılmalarla, her iki yaklaşım da kırılma kuklalarını yerleştirir veya örneği böler, ancak Sistem GMM genellikle kalıcılık ağırlıklı panellerde baskındır; Fark GMM, seviye denklemleri için durağanlık koşulları başarısız olduğunda tercih edilir.
Kırılma tarihini nasıl seçmeliyim?
Harici olarak gerekçelendirilmiş bir tarihi (bilinen bir politika olayı, bir kriz başlangıcı) veya ana GMM tahmininden önce birinci fark serileri üzerinde çalıştırılan sıralı bir Bai-Perron veya sup-F testi tarafından üretilen tarihleri tercih edin. Kırılma tespiti ve GMM tahmini için aynı veriyi düzeltme olmaksızın kullanmak, kırılmanın görünen önemini artıran ön-test yanlılığına neden olur.
Kırılmalar olduğunda tek adımlı mı yoksa iki adımlı Fark GMM mi kullanmalıyım?
İki adımlı GMM asimptotik olarak daha verimlidir, ancak sonlu örneklem standart hataları Windmeijer'in (2005) düzeltmesi uygulanmadıkça ciddi şekilde düşük tahmin edilir. Yapısal kırılmalarla, her rejimdeki örneklem daha küçüktür, bu sonlu örneklem sorununu büyütür, bu nedenle Windmeijer düzeltmeli iki adımlı tahmin edici şiddetle tavsiye edilir.
Kırılmalar eklendikten sonra Sargan-Hansen testi aşırı tanımlama kısıtlamalarını reddederse ne olur?
Reddetme tipik olarak bazı araçların geçersiz olduğunu gösterir — ya gecikme araçları dönüştürülmüş hata ile ilişkilidir ya da kırılma spesifikasyonu yanlıştır. Araç matrisini çökertmeyi, gecikme derinliğini azaltmayı, kırılma tarihini yeniden incelemeyi veya varsayılan parametrik kırılma formunun (toplanan kukla) çok kısıtlayıcı olup olmadığını düşünmeyi deneyin.
Dummies ile havuzlamak yerine her alt dönem için ayrı Fark GMM modelleri tahmin etmek geçerli midir?
Evet, alt dönem tahmini geçerli ve genellikle daha esnek bir alternatiftir. Yalnızca kesme noktasının değil, tüm eğim katsayılarının rejimler arasında farklı olmasına izin verir ve tek bir havuzlanmış modelde araç sayısını artırmaktan kaçınır. Karşılığında, her rejimde daha küçük bir etkili örneklem elde edilir, bu da gecikmeli değişkenler için mevcut araç derinliğini azaltır.
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 ↗
- Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break Difference Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/structural-break-difference-gmm
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Arellano-Bond GMM TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
- Arellano-Bond Tahmincisi Olarak Fark GMMEkonometri↔ karşılaştır
- Dinamik Panel Veri ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Yapısal Kırılma Panel Veri AnaliziEkonometri↔ karşılaştır
- Yapısal Kırılma Sistem GMMEkonometri↔ karşılaştır
- System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Ekonometri↔ karşılaştır