Bayesian Difference GMM
Bayesian Difference GMM combines the Arellano-Bond first-differencing strategy for dynamic panel data with a Bayesian inference framework. By treating the GMM moment conditions as a quasi-likelihood and placing priors on parameters, the approach produces a full posterior distribution over coefficients rather than a single point estimate with asymptotic standard errors.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- Arellano, 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 10.2307/2297968
- Chernozhukov, V., & Hong, H. (2003). An MCMC approach to classical estimation. Journal of Econometrics, 115(2), 293-346. · DOI 10.1016/S0304-4076(03)00100-3
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.