Home | KTL nâng cao | Phương pháp GMM: D-GMM và S-GMM

Phương pháp GMM: D-GMM và S-GMM

Các phương pháp ước lượng dữ liệu bảng như Fixed effect (FE, FD, LSDV) hoặc Random effects được sử dụng chủ yếu để ước lượng các mô hình dữ liệu bảng tĩnh tuyến tính. Với mô hình này, sự tồn tại của các vấn đề như tự tương quan của các sai số, cũng như tính chất động của mô hình được thể hiện qua các biến trễ phụ thuộc (vấn đề biến nội sinh) sẽ làm thiên chệch kết quả ước lượng. Mô hình dữ liệu bảng tồn tại các vấn đề này được gọi là mô hình bảng động tuyến tính. Mô hình bảng động tuyến tính có thể được ước lượng bằng phương pháp GMM. Phương pháp GMM có 2 dạng ước lượng thay thế lẫn nhau là ước lượng D-GMM và S-GMM. Bài viết này sẽ lần lượt giới thiệu về đặc điểm của 2 phương pháp cũng như trình bày cách phân biệt giữa ước lượng D-GMM và S-GMM.
Một số đặc điểm sử dụng của phương pháp GMM:
Phương pháp GMM được xây dựng để ước lượng dữ liệu bảng có một số đặc điểm nổi bật sau:

  • Dữ liệu bảng có T nhỏ, N lớn (rất nhiều quan sát với ít mốc thời gian)
  • Tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến giải thích
  • Mô hình động với 1 hoặc 2 vế của phương trình có chứa biến trễ
  • Các biến độc lập không phải là 1 biến ngoại sinh ngặt (strictly exogenous), nghĩa là chúng có thể tương quan với các phần dư (hiện tại hoặc trước đó) hoặc tồn tại biến nội sinh (endogenous variables) trong mô hình.
  • Tồn tại vấn đề phương sai thay đổi hoặc tự tương quan ở các sai số đặc trưng (idiosyncratic disturbances)
  • Các tác động cố định riêng rẻ (fixed individual effects)
  • Tồn tại phương sai thay đổi và tự tương quan trong mỗi đối tượng (nhưng không tồn tại sự tự tương quan giữa các đối tượng)

I. Ước lượng D-GMM
Ước lượng sai phân D-GMM (difference GMM) bao gồm LSDV, FE, 2SLS chỉ sử dụng phù hợp khi a) các sai số chưa biến đổi (untransformed errors) có phân phối iid và, b) biến đổi trực giao các độ lệch được sử dụng, để giữ cho ma trận của các độ lệch có dạng đối xứng cầu (spherical).

Quy trình thực hiện D-GMM như sau:

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!