Método Generalizado de Momentos
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Método Generalizado de Momentos ¿Qué pasa si pones juntos de estimación no lineal y de dos etapas de mínimos cuadrados? Mientras EViews felizmente estimar una ecuación no lineal utilizando el comando TSLS, hoy en día los econometristas son más propensos a utilizar el Método Generalizado de Momentos, o GMM. De dos etapas de mínimos cuadrados se pueden considerar como un caso especial de GMM. GMM extiende MC2E en dos dimensiones: • estimación GMM normalmente representa heteroscedasticidad y / o correlación serial. • especificación GMM se basa en una condición de ortogonalidad entre una función y los instrumentos (posiblemente no lineal). A modo de ejemplo, supongamos que en lugar del comando TSLS anterior dimos el comando GMM: gmm inf c inf(1) unrate(-1) @ c unrate(-1) inf(-1) inf(-2) La estimación resultante es cerca del estimador de MC2E, pero no es idéntica. Por defecto, EViews se aplica una de las muchas opciones disponibles para la estimación de que es robusto a heterocedasticidad y correlación serial. Mucho de las personas
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Método Generalizado de Momentos
¿Qué pasa si pones juntos de estimación no lineal y de dos etapas de mínimos cuadrados? Mientras EViews felizmente estimar una ecuación no lineal utilizando el comando TSLS, hoy en día los econometristas son más propensos a utilizar el Método Generalizado de Momentos, o GMM.
De dos etapas de mínimos cuadrados se pueden considerar como un caso especial de GMM. GMM extiende MC2E en dos dimensiones:
• estimación GMM normalmente representa heteroscedasticidad y / o correlación serial.
• especificación GMM se basa en una condición de ortogonalidad entre una función y los instrumentos (posiblemente no lineal).
A modo de ejemplo, supongamos que en lugar del comando TSLS anterior dimos el comando GMM:
gmm inf c inf(1) unrate(-1) @ c unrate(-1) inf(-1) inf(-2)
La estimación resultante es cerca del estimador de MC2E, pero no es idéntica. Por defecto, EViews se aplica una de las muchas opciones disponibles para la estimación de que es robusto a heterocedasticidad y correlación serial.
Mucho de las personas
