Zamanla Değişen Parametre Sistem GMM
Time-Varying Parameter System Generalized Method of Moments · Ayrıca şöyle bilinir: TVP System GMM, time-varying System GMM, TVP-SGMM, dynamic panel TVP estimator
Zamanla Değişen Parametre Sistem GMM (Time-Varying Parameter System GMM), regresyon katsayılarının zamanla değişmesine izin vermek üzere Blundell-Bond Sistem Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi tahmin edicisini genişletir. Dinamik içselleştirme için enstrüman tabanlı düzeltmeyi zamanla değişen katsayı yapısıyla birleştirerek, yöntem hem gecikmeli bağımlı değişkenin kalıcılığını hem de dönemler boyunca regresörlerin etkisindeki yapısal kaymaları yakalar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Kısa, geniş panel verileriniz (büyük N, küçük T) olduğunda, gecikmeli bağımlı değişkenle ve eğim katsayılarının zamanla değiştiğine dair teorik veya ampirik nedenleriniz olduğunda (örneğin, yapısal reformlar, finansal krizler veya teknoloji kaymalarından sonra) Zamanla Değişen Parametre Sistem GMM'yi kullanın. Özellikle uzun ufuklarda parametre kararlılığının sorgulanabilir olduğu makroekonomik ve finansal panellerde değerlidir. T çok küçükse (örneğin T < 5) kullanmayın, çünkü katsayıların zaman yolunu tahmin etmek yeterli dönem gerektirir. Enstrüman sayısının standart Sistem GMM'de zaten çoğalma riski taşıdığı panellerden kaçının, çünkü TVP uzantıları bu sorunu artırır. Parametre sabitliğinin makul olduğu paneller için, standart Sistem GMM daha ekonomiktir ve daha iyi tanımlanmıştır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Hem dinamik içselleştirmeyi (Nickell yanlılığı) hem de zamanla değişen katsayı yapısını aynı anda ele alır.
- Gecikmeli bağımlı değişkenin başlangıç koşulları bilgilendirici olduğunda verimliliği Artırma GMM'ye göre artıran tam Sistem GMM enstrüman setini kullanır.
- Ekonomik ilişkilerin yönünün ve büyüklüğünün zaman içinde nasıl geliştiğini ortaya koyarak politika açısından ilgili nüanslar ekler.
- Windmeijer-düzeltilmiş standart hatalar, iki adımlı tahminde bile güvenilir çıkarım sağlar.
- Katsayıların zaman yolunu güvenilir bir şekilde tahmin etmek için yeterince uzun bir T gerektirir; kısa paneller TVP bileşenini yetersiz tanımlar.
- Standart Sistem GMM'ye kıyasla artan enstrüman çoğalması riski, Hansen testini potansiyel olarak zayıflatır.
- Hesaplama karmaşıklığı ve yazılım uygulaması, standart dinamik panel yöntemlerine göre önemli ölçüde daha zordur.
- TVP bileşeni için durum-uzay formülasyonu, katsayı evrimi hakkında ek dağılım varsayımları gerektirir.
SSS
TVP Sistem GMM, yapısal kırılma paneli modelinden nasıl farklıdır?
Yapısal kırılma modelleri, katsayı değişiminin ayrık olduğunu ve bir veya daha fazla bilinen (veya tahmin edilen) kırılma tarihinde meydana geldiğini varsayar. TVP Sistem GMM, katsayıların sürekli olarak evrildiğini — genellikle rastgele bir yürüyüş olarak — varsayar, bu nedenle keskin bir kırılma noktası yoktur. Teori tek bir politika rejimi değişikliğini öneriyorsa, yapısal kırılma özelliği daha uygun olabilir; kademeli veya çoklu kaymalar için TVP tercih edilir.
Enstrüman çoğalması nedir ve neden burada önemlidir?
Enstrüman çoğalması, enstrüman sayısının kesitsel birimlerin sayısına yaklaştığında veya aştığında meydana gelir. TVP yapısıyla, daha fazla moment koşulu gerekebilir, bu da sorunu artırır. Çok fazla enstrüman, içsel değişkenleri aşırı uyumlar, geçersiz enstrümanlara karşı artık koruma sağlamayan neredeyse önemsiz bir Hansen testi (p-değeri 1'e yakın) üretir. Gecikme derinliğini daraltarak veya sınırlayarak enstrümanları sınırlayın.
Hangi yazılım paketleri TVP Sistem GMM'yi destekliyor?
Standart Sistem GMM, Stata (xtabond2), R (plm, gmm) ve Python (linearmodels) içinde mevcuttur. TVP uzantıları tipik olarak Stata (sspace), R (KFAS, dlm) veya özel kod aracılığıyla uygulanabilen ek durum-uzay tahmini gerektirir. StatWise her iki bileşeni de entegre eder.
TVP ayarlarında iki adımlı mı yoksa tek adımlı GMM mi tercih edilir?
Windmeijer-düzeltilmiş standart hatalarla iki adımlı GMM, standart Sistem GMM'de olduğu gibi verimlilik kazançları için genellikle tercih edilir. Windmeijer düzeltmesi, iki adımlı standart hataların aksi takdirde ciddi şekilde aşağı yönlü yanlı olduğu küçük N panellerinde özellikle önemlidir.
TVP Sistem GMM'yi güvenilir bir şekilde tahmin etmek için kaç zaman periyodu gereklidir?
Evrensel bir eşik yoktur, ancak uygulamada en az T = 8–10'un, TVP bileşenine katsayıların zaman yolunu belirlemek için yeterli varyasyon sağlaması önerilir. T < 6 ile zamanla değişen yapı büyük ölçüde belirlenemez ve yapısal kırılma kuklalarıyla standart Sistem GMM daha güvenli bir seçimdir.
Kaynaklar
- 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 ↗
- Cooley, T. F., & Prescott, E. C. (1976). Estimation in the presence of stochastic parameter variation. Econometrica, 44(1), 167–184. DOI: 10.2307/1911389 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Time-Varying Parameter System Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/time-varying-parameter-system-gmm
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Arellano-Bond GMM TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
- Dinamik Panel Veri ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Dinamik Panel Veri ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)Ekonometri↔ karşılaştır
- Zamana Değişen Parametreli Arellano-Bond GMMEkonometri↔ karşılaştır
- Zamana Bağlı Parametre Fark GMMEkonometri↔ karşılaştır