ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Нелінійний різницевий GMM×Метод умовних моментів на різницях (Difference GMM) (оцінювач Ареллано-Бонда)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи1991–20101991
Автор методуWooldridge; building on Arellano and Bond (1991)Manuel Arellano and Stephen Bond
ТипNonlinear panel estimatorGMM panel estimator
Основоположне джерелоWooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 9780262232586Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277–297. DOI ↗
Інші назвиnonlinear diff-GMM, nonlinear Arellano-Bond GMM, first-difference nonlinear GMM, NL-GMMArellano-Bond estimator, AB-GMM, first-difference GMM, difference GMM estimator
Пов'язані55
ПідсумокNonlinear Difference GMM extends the Arellano-Bond difference GMM estimator to models where the structural relationship between the outcome and its predictors is inherently nonlinear. By first-differencing to eliminate individual fixed effects and then applying GMM moment conditions with lagged levels as instruments, it consistently estimates parameters in dynamic panel settings without requiring a linear functional form.Difference GMM, introduced by Arellano and Bond (1991), estimates dynamic panel data models by first-differencing the equation to remove fixed effects, then using lagged levels of the endogenous variables as GMM instruments. It is the standard approach when a lagged dependent variable or other endogenous regressors are present in a panel with many units and few time periods.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Nonlinear difference GMM · Difference GMM. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare