Ước lượng GMM cực dễ trên EVIEWS, quy mô GMM là một trong những quy mô cực kỳ quan trọng, trong nghiên cứu và điều tra những yếu tố về kinh tế tài chính, nó làm quy mô hồi quy gmm với mục tiêu là khắc phục nội sinh trong kinh tế tài chính, để khắc phục yếu tố nội sinh với tài liệu 1 chiều tất cả chúng ta thường dùng hồi quy biến công cụ ( 2SLS ) để khắc phục, còn với tài liệu panel tất cả chúng ta thường dùng GMM để khắc phục nội sinh. Trong bài này, anhhung.mobi sẽ hướng dẫn bạn một cách thuận tiện để hồi quy GMM trên EVIEWS, nhằm mục đích khắc phục nội sinh của biến kinh tế tài chính .Bạn đang xem : Mô hình gmm là gì
Nổi dung nổi bậc
Các kiểm định cần thiết

Ước lượng GMM là gì ?

Các kiểm định cần thiết

GMM, viết tắt của Generalized Method of Moments, là tên chung của một họ chiêu thức hồi quy / ước đạt ( estimation ) để xác lập những thông số kỹ thuật của quy mô thống kê hoặc quy mô kinh tế tài chính lượng. GMM được sử dụng để tìm / dự trù những thông số kỹ thuật của quy mô parametric và non-parametric .GMM được tăng trưởng bởi Lars Peter Hansen năm 1982 từ việc tổng quát hóa chiêu thức hồi quy theo moments .GMM được sử dụng nhiều cho dự liệu mảng ( panel data ), đặc biệt quan trọng khi T nhỏ hơn N nhiều lần, hoặc tài liệu không giống hệt .

Mục đích của ước lượng GMM

Trong kinh tế tài chính lượng và thống kê, chiêu thức tổng quát của những khoảnh khắc ( GMM ) là một giải pháp chung để ước tính những tham số trong những quy mô thống kê. Thông thường, nó được vận dụng trong ngữ cảnh của những quy mô bán toàn diện và tổng thể, trong đó tham số chăm sóc là chiều hữu hạn, trong khi hình dạng không thiếu của hàm phân phối tài liệu hoàn toàn có thể không được biết và do đó ước tính năng lực tối đa không được vận dụng .Phương pháp nhu yếu một số ít điều kiện kèm theo nhất định được chỉ định cho quy mô. Các điều kiện kèm theo thời gian này là những hàm của những tham số quy mô và tài liệu, sao cho kỳ vọng của chúng bằng 0 tại những giá trị thực của tham số. Phương pháp GMM sau đó tối thiểu hóa một chỉ tiêu nhất định của trung bình mẫu của những điều kiện kèm theo thời gian và do đó hoàn toàn có thể được coi là một trường hợp đặc biệt quan trọng của ước tính khoảng cách tối thiểu .
Các công cụ ước tính GMM được biết là đồng điệu, thông thường không có triệu chứng và hiệu suất cao trong lớp của toàn bộ những công cụ ước tính không sử dụng bất kể thông tin bổ trợ nào ngoài những điều kiện kèm theo có trong điều kiện kèm theo thời gian .GMM được tăng trưởng bởi Lars Peter Hansen vào năm 1982 như thể một khái quát của chiêu thức khoảnh khắc, được ra mắt bởi Karl Pearson vào năm 1894. Hansen đã san sẻ phần thưởng Nobel về kinh tế tài chính năm 2013 một phần cho việc làm này .Xem thêm : Digital Marketing Agency Là Gì ? Làm Thế Nào Để Lựa Chọn Agency

Biến công cụ là gì?

Ước tính các biến công cụ (IV) là cách tiếp cận gần như thí nghiệm nhằm khắc phục tính nội sinh thông qua việc sử dụng một công cụ hợp lệ. Ước tính IV là một phương pháp hữu ích trong phân tích dữ liệu để ước lượng nhất quán tác động nhân quả khi có các biến bị bỏ qua, sai số đo hoặc tính đồng thời giữa kết quả (Y) và biến quan tâm giải thích (X). Trang này cung cấp một cái nhìn tổng quan về ước tính và giả định IV. Để biết thêm chi tiết kỹ thuật về việc thực hiện, xem Tài nguyên bổ sung .

Một công cụ hợp lệ phải phân phối cả những điều kiện kèm theo tương quan và ngoại sinh. Điều kiện tương quan nêu rõ rằng công cụ này có đối sánh tương quan với biến chăm sóc lý giải ( X ). Điều kiện ngoại sinh nói rằng thiết bị không thích hợp với thuật ngữ lỗi ( e ). Nói cách khác, công cụ chỉ tác động ảnh hưởng đến tác dụng ( Y ) trải qua X. Để ước tính ảnh hưởng tác động nhân quả với biến công cụ, những nhà nghiên cứu hoàn toàn có thể sử dụng bình phương tối thiểu hai quy trình tiến độ ( 2SLS ), giải pháp tổng quát về khoảnh khắc ( GMM ) hoặc ước đạt k .

Biến nội sinh là gì ?

Trong kinh tế tài chính lượng, tính nội sinh thoáng rộng đề cập đến những trường hợp trong đó một biến lý giải có đối sánh tương quan với thuật ngữ lỗi. Sự độc lạ giữa những biến nội sinh và biến ngoại sinh bắt nguồn từ những quy mô phương trình đồng thời, trong đó người ta tách những biến có giá trị được xác lập bởi quy mô từ những biến được xác lập trước ; bỏ lỡ tính đồng thời trong ước đạt dẫn đến ước tính xô lệch vì nó vi phạm giả định ngoại sinh của định lý Gauss Hồi Markov. Thật không may, yếu tố nội sinh là không may, nhiều lúc bị những nhà nghiên cứu thực thi điều tra và nghiên cứu phi thực nghiệm bỏ lỡ và không thực thi những khuyến nghị chủ trương. Các kỹ thuật biến công cụ thường được sử dụng để xử lý yếu tố này .
Bên cạnh đó đồng thời, mối đối sánh tương quan giữa những biến lý giải và thời hạn lỗi hoàn toàn có thể phát sinh khi một không quan sát hoặc biến bỏ lỡ được nhiễu cả hai biến độc lập và phụ thuộc vào, hoặc khi biến độc lập được đo bằng lỗi .

Ước lượng GMM trên Eviews

Ta có quy mô điều tra và nghiên cứu, ví dụ sau để ước đạt GMM trên Eviews :

lnp = eps + bvps + roe

Ta chọn lần lượt 4 biến trên theo thứ tự trên, đồng thời mở theo dạng Equation, đồng thời ta chọn method là gmm, và bấm vào mục Dynamic Panel Wizard, như hình bên dướiTa có giả thuyết như sau :H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan chuỗiH1: Mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi

H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan chuỗiH1: Mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi

Tại AR ( 2 ) ta có Pvalue > 0.05, nên ta gật đầu H0 bác bỏ H1, tức là quy mô không có hiện tượng kỳ lạ đối sánh tương quan chuỗi Arellano Bond .Sau khi tất cả chúng ta kiểm định 3 việc trên thì hiệu quả cho ra là đáng đáng tin cậy, vì thế tất cả chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng được hiệu quả ước đạt gmm trong trường hợp này .Nếu những bạn có bất kể khó khăn vất vả nào, những bạn đừng ngần ngại hãy liên với chúng tôi để được tư vấn không tính tiền .

Source: http://139.180.218.5
Category: Thuật ngữ đời thường