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›Yapısal Kırılma Sistem GMM
Regression modelEconometrics / time series

Yapısal Kırılma Sistem GMM

Structural Break System Generalized Method of Moments · Ayrıca şöyle bilinir: System GMM with structural breaks, SB-SGMM, break-augmented System GMM, System GMM structural change estimator

Yapısal Kırılma Sistem GMM, eğimlerde, kesme noktalarında veya dinamiklerde ani rejim değişiklikleri olan yapısal kırılmaları — açıkça hesaba katarak dinamik panel verileri için Blundell-Bond Sistem GMM tahmin edicisini genişletir; bunlar göz ardı edilirse, katsayı tahminlerini yanlı hale getirir ve standart GMM çıkarımının temelini oluşturan moment koşullarını geçersiz kılar.

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.

Yapısal Kırılma Sistem GMM
Arellano-Bond GMM Tahmin…Arellano-Bond Tahmincisi…Dinamik Panel Veri ModeliPanel Sistem GMM (Blunde…Yapısal Kırılma Fark GMMSystem GMM (Arellano-Bov…Fourier Sistem GMM

Ne zaman kullanılır

Orta derecede büyük bir paneliniz (birçok kesitsel birim, orta düzeyde T) olduğunda, içsel bir gecikmeli bağımlı değişken ve ilişkinin bir veya daha fazla noktada değiştiğinden şüphelenmek için güçlü teorik veya ampirik nedenleriniz olduğunda — örneğin, bir finansal krizden, yapısal bir reformdan veya bir emtia fiyat şokundan sonra — Yapısal Kırılma Sistem GMM'yi kullanın. Özellikle kırılma keskin olduğunda ve panel kırılma noktasının etrafında dengesiz olduğunda değerlidir. T, kırılma sayısına göre çok kısa olduğunda (her rejim için geçerli araçlar için çok az gözlem), istatistiksel olarak hiçbir kırılma tespit edilmediğinde (sahte bir kırılma dayatmak serbestlik derecelerini boşa harcar) veya kesitsel birim sayısı az olduğunda (GMM araç asimptotiği için birçok birim gerektirir) kullanmayın.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Gecikmeli bağımlı değişkenin ve diğer regresörlerin dışsallığını, her kararlı rejim içinde geçerli kalan içsel araçlar aracılığıyla ele alır.
  • Verileri yapısal olarak farklı rejimler arasında havuzlamaktan kaynaklanan yanlılığı önleyerek, gerçek parametre kararsızlığını yakalar.
  • Seviye ve birinci fark denklemlerinin her ikisini de kullanarak, Sistem GMM'nin Fark GMM'ye göre verimlilik avantajını korur.
  • Windmeijer düzeltilmiş iki adımlı standart hatalar, tek adımlı asimptotik standart hataların aksine, sonlu örneklemlerde güvenilirdir.
  • Bazı birimlerin kırılma tarihini kapsamayabileceği dengesiz panellerle uyumludur.
Sınırlılıklar
  • Her rejim içinde geçerli bir araç kümesi oluşturmak için yeterli gözlem gerektirir; çok kısa alt dönemler araç olarak çok az gecikme bırakır.
  • Araç çoğalması kalıcı bir sorundur: rejim etkileşimleri eklemek potansiyel araç sayısını çarpar ve aşırı uyum sağlayarak Hansen test p-değerini 1'e doğru şişirebilir.
  • GMM tahmininde kullanılan aynı panelden yapısal kırılma tarihlerini veri güdümlü olarak belirlemek, ön test yanlılığına neden olabilir; ideal olarak kırılma tarihleri teori tarafından motive edilmeli veya ayrı bir örneklemde belirlenmelidir.
  • İki adımlı uygulama hesaplama açısından yoğundur ve dikkatli yazılım belirtimi gerektirir (örneğin, Stata'da xtabond2 veya R'de plm/gmm).
  • Yorum, standart Sistem GMM'den daha karmaşıktır, çünkü araştırmacı kırılma tarihi seçim prosedürünü gerekçelendirmeli ve açıkça raporlamalıdır.

SSS

Pratikte kırılma tarihini nasıl seçerim?

Tamamen veri güdümlü seçim yerine teori güdümlü kırılma tarihlerini (belirli bir politika yılı, kriz tarihi veya düzenleyici değişiklik) tercih edin. Kırılma tarihi bilinmiyorsa, Bai-Perron sıralı sup-F testini artıklar üzerinde veya önce basitleştirilmiş bir belirtim üzerinde uygulayın, ardından tespit edilen tarihi GMM adımında kullanın — ancak raporlamanızda ön test uyarısını kabul edin.

Birden fazla yapısal kırılma olabilir mi?

Evet, birden fazla kırılma mümkündür, ancak eklenen her kırılma, araç havuzundan bir rejimi çıkarır. Kısa panellerde (T < 15), tek bir kırılma bile her rejim için güvenilir GMM araçları için çok az dönem bırakabilir. T büyük değilse, birden fazla kırılmayı en fazla bir veya iki ile sınırlayın.

Hansen J-testi nedir ve ne zaman endişelenmeliyim?

Hansen J-testi, araçların toplu olarak dışsal olup olmadığını (hatayla ilişkisiz) kontrol eder. Bir reddetme (düşük p-değeri), en azından bazı araçların geçersiz olduğu anlamına gelir. Şüpheli bir şekilde 1'e yakın bir p-değeri genellikle araç çoğalmasını gösterir — araç matrisini çökertin veya gecikme derinliğini azaltın.

Yapısal Kırılma Sistem GMM, her alt dönemde ayrı ayrı Sistem GMM çalıştırmaktan farklı mıdır?

Örneği bölmek ve her rejim için ayrı GMM regresyonları çalıştırmak geçerli bir yaklaşımdır ve tamamen rejim-spesifik tahminler verir. Yapısal kırılma Sistem GMM yaklaşımı, bazı parametrelerin rejimler arasında gerçekten kararlı olduğu durumlarda daha verimli olan etkileşim terimleriyle rejimleri birleştirebilir ve serbestlik derecelerinden tasarruf sağlar.

Hangi yazılımları kullanabilirim?

Stata'da xtabond2 (Roodman, 2009), Sistem GMM için standart araçtır; Bai-Perron testinden (strucchange paketi eşdeğeri: Stata'nın estat sbcusum'u veya R'nin strucchange'i) sonra rejim kukla etkileşimlerini manuel olarak ekleyin. R'de, kırılma tespiti için strucchange ile birlikte plm ve gmm paketlerini kullanın.

Kaynaklar

  1. Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115–143. DOI: 10.1016/S0304-4076(98)00009-8 ↗
  2. Bai, J., & Perron, P. (2003). Computation and analysis of multiple structural change models. Journal of Applied Econometrics, 18(1), 1–22. DOI: 10.1002/jae.659 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Structural Break System Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/structural-break-system-gmm

İlişkili yöntemler

Arellano-Bond GMM TahmincisiArellano-Bond Tahmincisi Olarak Fark GMMDinamik Panel Veri ModeliPanel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)Yapısal Kırılma Fark GMMSystem GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)

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
  • Panel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)Ekonometri↔ karşılaştır
  • Yapısal Kırılma Fark GMMEkonometri↔ karşılaştır
  • System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Ekonometri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Fourier Sistem GMMYapısal Kırılma Fark GMM

Benzer yöntemler

Yapısal Kırılma Fark GMMYapısal Kırılmalı Dinamik Panel Veri ModeliFourier Sistem GMMPanel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)Robust Sistem GMMYapısal Kırılma Panel Veri AnaliziYapısal Kırılma Rassal Etki ModeliZamanla Değişen Parametre Sistem GMM

İlgili referans kavramlar

EconometricsInstrumental Variables (IV) EstimationInstrumental Variables (IV) EstimationTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerÇok Denklemli veya Eş Anlı Denklem Modelleri • Çok DeğişkenlerMatematiksel ve Nicel Yöntemler

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

ScholarGate — Structural Break System GMM (Structural Break System Generalized Method of Moments). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/econometrics/structural-break-system-gmm · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Blundell & Bond (System GMM); Bai & Perron (structural break framework)
Year
1998–2003
Type
Dynamic panel estimator with regime change
DataType
Panel data (cross-section × time series) with potential structural breaks
Subfamily
Econometrics / time series
İlişkili yöntemler
Arellano-Bond GMM TahmincisiArellano-Bond Tahmincisi Olarak Fark GMMDinamik Panel Veri ModeliPanel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)Yapısal Kırılma Fark GMMSystem 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