Regression modelEconometrics / time series

GMM sai phân phi tuyến

GMM sai phân phi tuyến mở rộng ước lượng GMM sai phân của Arellano-Bond cho các mô hình mà mối quan hệ cấu trúc giữa biến phụ thuộc và các biến dự báo của nó có bản chất phi tuyến. Bằng cách lấy sai phân bậc nhất để loại bỏ các hiệu ứng cố định cá nhân và sau đó áp dụng các điều kiện mô-men xoắn GMM với các mức trễ làm công cụ, nó ước lượng nhất quán các tham số trong các thiết lập bảng động mà không yêu cầu dạng hàm tuyến tính.

Áp dụng với EconMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 9780262232586
  2. Arellano, 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: 10.2307/2297968

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Difference Generalized Method of Moments. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/econometrics/nonlinear-difference-gmm

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateNonlinear difference GMM (Nonlinear Difference Generalized Method of Moments). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/econometrics/nonlinear-difference-gmm · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026