Home | Thẻ: GMM

Thẻ: GMM

Phương sai thay đổi trong GMM

Sử dụng ước lượng IV để giải quyết vấn đề biến nội sinh trong mô hình

Ước lượng GMM là phương pháp tổng quát để giải quyết các vấn đề phương sai thay đổi và biến nội sinh tồn tại trong mô hình, tuy nhiên, phương pháp này có chi phí thực hiện cao (đòi hỏi cở mẫu lớn). Vì vậy, trong trường hợp mô hình không tồn tại vấn đề phương sai thay đổi thì ...

Đọc tiếp »

Phương pháp ước lượng với biến công cụ

khắc phục biến nội sinh bằng ước lượng biến công cụ

Điều kiện hạng để một mô hình được xác định là dựa trên cơ sở so sánh số biến công cụ bên ngoài mô hình L1 với số biến nội sinh trong mô hình, K1. Nếu số biến công cụ ngoài mô hình bằng với số biến nội sinh (L1=K1) thì mô hình được xác định chính xác (exactly identified), ...

Đọc tiếp »

Ước lượng GMM trên EViews – Lệnh GMM

Ví dụ ước lượng dữ liệu bảng trên Eviews từ nhập số liệu, khai báo dữ liệu bảng, ước lượng OLS, Fixed Effects, Random effects và lựa chọn OLS - FE, FE - RE.

Cú pháp câu lệnh gmm để ước lượng theo phương pháp GMM như sau: gmm(options) y x1 [x2 x3…]@ z1 [z2 z3…] gmm(options) specification @ z1 [z2 z3…] Diễn giải câu lệnh: Theo sau tên của biến phụ thuộc y là danh sách các biến giải thích. Các biến phía sau kí hiệu “@” là danh sách các biến đại ...

Đọc tiếp »

Phương pháp PMG – Pooled Mean Group

Nếu các biến có mối quan hệ đồng kết hợp thì mô hình VECM được sử dụng thay thế VAR. Trong dữ liệu bảng thì phương pháp PMG sẽ thay thế FEM/REM hoặc GMM

Phương pháp GMM được sử dụng để khắc phục sự tương quan giữa các biến giải thích với các thành phần sai số (({mu _i}) hoặc ({varepsilon _{it}})) bằng cách sử dụng các biến đại diện ở phương trình sai phân và phương trình level. Ngoài ra, trong trường hợp mô hình có tính chất động (biến trễ phụ thuộc ...

Đọc tiếp »

VAR vs VECM và đồng kết hợp trong dữ liệu bảng

Nếu các biến có mối quan hệ đồng kết hợp thì mô hình VECM được sử dụng thay thế VAR. Trong dữ liệu bảng thì phương pháp PMG sẽ thay thế FEM/REM hoặc GMM

Trong dữ liệu liên quan đến thời gian như dữ liệu thời gian hoặc dữ liệu bảng, điều cần thiết và quan trọng trước khi lựa chọn phương pháp ước lượng là phải kiểm tra tính dừng và mối quan hệ đồng kết hợp của các biến chuỗi. Đối với dữ liệu thời gian, nếu tồn tại mối quan hệ ...

Đọc tiếp »

Tổng hợp các kiểm định trong GMM

Tổng hợp các kiểm định trong GMM bao gồm tính hợp lý của biến đại diện, tính vững của mô hình, tự tương quan của biến giải thích, biến giả thời gian...

GMM là một phương pháp ước lượng tổng quát. Ước lượng GMM có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến tính nội sinh của biến, vấn đề tự tương quan của phần dư, khắc phục sự tương quan giữa các tác động riêng rẻ với các biến giải thích trong mô hình bảng tĩnh tuyến tính. Tuy nhiên, ...

Đọc tiếp »

Cơ sở lựa chọn GMM so với OLS, FEM/REM

Lựa chọn GMM nhằm đảm bảo tính hiệu quả, tin cậy, bài viết đề cập cơ sở lựa chọn GMM so với OLS, LSDV, FEM/REM, tiếp đến là cơ sở lựa chọn GMM-S với D-GMM.

Mỗi dạng mô hình sẽ có những phương pháp ước lượng phù hợp. Mô hình động sẽ có phương pháp động để ước lượng và ngược lại mô hình tĩnh sẽ có phương pháp tĩnh để ước lượng. Trong trường hợp dữ liệu bảng, phương pháp động được biết đến nhiều nhất chính là GMM (IV-GMM, D-GMM, S-GMM) và phương ...

Đọc tiếp »

Vấn đề của FEM/REM và lí do chọn GMM

Sự tồn tại vấn đề tương quan giữa biến giải thích với sai số (riêng rẽ và ngẫu nhiên) trong mô hình FEM/REM chính là lí do chọn GMM làm phương pháp thay thế

Có 2 vấn đề quan trọng tiềm ẩn liên quan đến thành phần sai số trong một mô hình dữ liệu bảng, đó là: 1) Sự tương quan giữa các biến giải thích với tác động riêng rẽ; 2) Sự tương quan giữa các biến giải thích với thành phần sai số nhiễu; Sự tồn tại của 1 trong 2 ...

Đọc tiếp »

Diễn giải câu lệnh xtabond2 trong ước lượng GMM

Khi T nhỏ ở mô hình dữ liệu bảng động tuyến tính thì FE, LSDV, FD là không phù hợp. Khi đó, phương pháp GMM với MM, D-GMM, S-GMM sẽ ưu tiên được sử dụng.

Phương pháp GMM (cả ước lượng S-GMM và D-GMM) có thể được thực hiện trên Stata qua lệnh xtabond2. Câu lệnh tổng quát của xtabond2 có cấu trúc như sau: xtabond2 depvar indepvars (if, in), noleveleq gmm(list1, option1) iv(list2, option2) two robust small Ghi chú về các tùy chọn: if hoặc in để lựa chọn nhóm hoặc các quan s ...

Đọc tiếp »