ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Ước lượng GMM sai phân mạnh mẽ×Ước lượng GMM hệ thống cho dữ liệu bảng (Ước lượng Blundell-Bond)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngKinh tế lượng
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời1991 / 20051998
Người khởi xướngArellano & Bond (1991); robust inference extension via Windmeijer (2005)Blundell & Bond (1998); Arellano & Bover (1995)
LoạiGMM estimator with robust standard errorsGMM estimator for dynamic panel data
Công trình gốcArellano, 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 ↗Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87(1), 115–143. DOI ↗
Tên gọi khácrobust Arellano-Bond estimator, difference GMM with robust SE, HAC difference GMM, AB-GMM robustSystem GMM, Blundell-Bond estimator, SYS-GMM, two-step System GMM
Liên quan66
Tóm tắtRobust Difference GMM applies the Arellano-Bond first-difference GMM estimator with heteroscedasticity- and autocorrelation-consistent (HAC) or Windmeijer-corrected standard errors, delivering valid inference for dynamic panel models even when error variances are non-constant or residuals are cross-sectionally correlated.Panel System GMM is a two-equation GMM estimator for dynamic panel data that stacks the differenced equation (using lagged levels as instruments) with the levels equation (using lagged differences as instruments). Developed by Blundell and Bond (1998) on the foundation of Arellano and Bover (1995), it is the preferred tool when the lagged dependent variable is highly persistent or individual effects are large.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Robust Difference GMM · Panel System GMM. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare