Home | KTL nâng cao | Tổng hợp các kiểm định trong GMM

Tổng hợp các kiểm định trong GMM

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, trước khi lựa chọn phương pháp GMM, chúng ta cần thiết phải kiểm tra tính dừng cũng như mối quan hệ đồng kết hợp giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích. Nếu các biến này không tồn tại bất kì mối quan hệ đồng kết hợp nào thì ước lượng GMM sẽ là phương pháp phù hợp. Tiếp đến, để đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy của kết quả ước lượng thì rất cần thiết phải kiểm tra các giả thuyết liên quan như sự tự tương quan của phần dư, biến đại diện yếu, tính vững của hệ số ước lượng. Phần tổng hợp các kiểm định trong GMM sau đây bao gồm 6 kiểm định liên quan, bắt đầu từ kiểm định sự tự tương quan của phần dư, kiểm tra tính phù hợp của mô hình & biến đại diện, kiểm tra tính hợp lý của các biến đại diện sai phân, kiểm tra sự cần thiết của biến giả thời gian, kiểm tra tính vững của hệ số ước lượng và cuối cùng là kiểm tra các biến đại diện yếu.

Xem thêm:

Cơ sở lựa chọn GMM so với LSDV, OLS, FEM/REM
Vấn đề của FEM/REM và lí do chọn GMM
VAR vs VECM và đồng kết hợp trong dữ liệu bảng

1. Kiểm định sự tự tương quan của phần dư
Ước lượng GMM giả định rằng không có sự tự tương quan bậc 2 của phần dư. Vì vậy, chúng ta cần kiểm tra sự tự tương quan trong thành phần sai số, cũng như kiểm định tính phù hợp của các biến đại diện. Các thủ tục kiểm định m1 và m2 có thể kiểm tra trực tiếp sự tự tương quan bậc 1 và bậc 2 của phần dư. Theo Arrelano và Bond (1991), ước lượng GMM yêu cầu có sự tự tương quan bậc 1 (kiểm định m1) và không có sự tự tương quan bậc 2 của phần dư (kiểm định m2). Vì vậy, giả thuyết H0 là không có sự tự tương quan bậc 1 (m1) hoặc bậc 2 (m2) của phần dư. Vì vậy, chúng ta muốn bác bỏ H0 ở kiểm định m1 nhưng lại muốn chấp nhận H0 ở m2 để mô hình cho kết quả phù hợp (Basu, 2008).

Xem thêm: tổng hợp các kiểm định trong dữ liệu bảng

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