Mô Hình Gmm Là Gì ? Gmm Được Sử Dụng Khi Nào? Ước Lượng Gmm Cực Dễ Trên Eviews

Mô hình phân tích hồi quy GMM là một trong những mô hình phân tích hồi quy được các nghiên cứu sinh rất yêu thích, bởi vì nó giải quyết vấn đề cốt lõi của kinh tế là nội sinh trong mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, để hiểu chính xác và áp dụng đúng cũng là một vấn đề rất khó khăn, mà chưa có tài liệu chính thống nào ”giải thích” hay đề cập đến vấn đề này. Vì vậy, đây là hướng dẫn toàn diện về cách phân tích hồi quy GMM.

Mong các bạn thông cảm vì trong bài viết “Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập” có rất nhiều thuật ngữ mà chúng tôi cũng không định nghĩa được. Do đó, chúng tôi đã giải thích và sử dụng ví dụ để minh họa thêm cho các bạn. Chúng tôi thừa nhận khả năng “yếu kém” của mình trong vấn đề này.

Bạn Đang Xem: Mô Hình Gmm Là Gì ? Gmm Được Sử Dụng Khi Nào? Ước Lượng Gmm Cực Dễ Trên Eviews

GMM: Phương pháp hồi quy tổng quát khoảng khắc

Một cách tiếp cận phổ biến để tính toán các thông số trong các mô hình thống kê là phương pháp GMM trong lĩnh vực kinh tế lượng và thống kê. Thông thường, phương pháp này được sử dụng trong bối cảnh của các mô hình tổng thể, trong đó chỉ quan tâm đến các thông số hữu hạn. Tuy nhiên, do không biết chính xác hàm phân phối dữ liệu, nên không thể áp dụng phương pháp ước tính tối đa.

Các điều kiện thời điểm trong mô hình được biểu diễn dưới dạng các hàm của các tham số và dữ liệu, đòi hỏi phải chỉ định một số điều kiện cụ thể. Giá trị mong đợi của chúng bằng 0 tại các giá trị thực của tham số. Sau đó, phương pháp GMM sẽ tối thiểu hóa một định mức nhất định của trung bình mẫu của các điều kiện thời điểm.

Trong danh sách các công cụ ước tính, công cụ ước tính GMM được biết đến là ổn định, có hiệu quả và thường không có dấu hiệu gì đáng ngại. Các công cụ này chỉ sử dụng các điều kiện có sẵn tại thời điểm ước tính và không dựa vào bất kỳ thông tin bổ sung nào.

Dưới dạng một tóm tắt của kỹ thuật khoảnh khắc, GMM đã được Lars Peter Hansen phát triển vào năm 1982 và được giới thiệu bởi Karl Pearson vào năm 1894. Hansen đã đóng góp một phần trong việc giành giải Nobel Kinh tế năm 2013 cho công việc này.

Áp dụng tài liệu sau đây để bạn có thể thực hành và sử dụng phần mềm STATA trước khi khảo sát các trường phái của gmm.

Xem Thêm : 20 Tiệm quán net gần đây máy tính chất cho game thủ ở Sài Gòn TPHCM

Sau khi áp dụng phương pháp hồi quy OLS, chúng ta nhận được kết quả như sau:

Trong kiểu mô hình này thì chúng ta không quan tâm biến nội sinh hay biến công cụ.

GMM Tĩnh: Stationarity GMM

Các biến trong nội sinh và công cụ được áp dụng trong mô hình nghiên cứu GMM tĩnh. Tuy nhiên, không có nhiều tài liệu định nghĩa về GMM tĩnh. Chúng tôi đã cố gắng giải thích để giúp quý vị hiểu rõ hơn. Quý vị có thể xem video để biết thêm chi tiết.

Để sử dụng mô hình hồi quy GMM tĩnh trong mô hình định lượng, chúng ta cần xác định rõ các biến nội sinh, biến ngoại sinh và biến công cụ. Tóm lại, điều này rất quan trọng.

Kết quả tương tự có thể đạt được bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy với biến nội sinh LnGDP và biến tổng hợp của LnPOP cùng với LnLAND. Hãy tham khảo thêm thông tin về Giải Vô Địch Carom 3 Băng Thế Giới Umb – Umb Ranking.

Kiểm tra xem Tham số đầu vào của mô hình có phải là Tham số không ổn định không, đồng thời cân nhắc tính hữu dụng của nó.

Nếu P-value >0.05, thì biến công cụ đưa vào mô hình không bị yếu.

GMM Động: Dynamic GMM

Chúng ta thường sử dụng mô hình này nhiều nhất, tuy nhiên, điểm quan trọng nằm ở biến công cụ giải thích biến nội sinh. Tuy nhiên, ở đây, biến nội sinh là “động”, có nghĩa là không xác định được, vì vậy chúng ta áp dụng phương pháp này. Trong phương pháp GMM động này, chúng ta chia thành hai nhóm D.GMM và S.GMM.

D.GMM: Different GMM

Xem Thêm : Binance Spotlight: Vì sao Liquid Swap có thể thu hút được nhiều người tham gia DeFi hơn? Cùng chúng tôi khám phá! | Binance Blog

Chúng tôi vẫn chưa thể xác định đây là một phương thức nhất định. Để giải thích điều này, chúng tôi sẽ cung cấp một ví dụ cho các bạn hiểu rõ hơn khi nhận biết mô hình định lượng d.GMM.

Cách tiếp cận hồi quy giúp chúng ta giải thích phân loại giữa d.Gmm và s.Gmm, tuy nhiên nếu quan niệm theo định nghĩa thì rất khó để thấu hiểu.

Sau khi thực hiện phương pháp tái hiện dữ liệu bằng phương pháp gmm, kết quả như đã trình bày ở trên, vẫn sử dụng LnPOP và LnLAND làm các biến đầu vào.

S.GMM: System GMM

Một phương pháp tổng quát để ước tính mô hình dữ liệu bảng động trong kinh tế lượng là Arellano Nhận, một loại trái phiếu. Công cụ ước tính này được đề xuất vào năm 1991 bởi Manuel Arellano và Stephen Bond để giải quyết vấn đề nội sinh, sự không đồng nhất và các vấn đề tương quan nối tiếp trong vấn đề dữ liệu bảng tĩnh. GMM-SYS là một công cụ ước tính chứa cả các mức và phương trình khác biệt đầu tiên, và nó cung cấp một sự thay thế cho công cụ ước tính GMM khác biệt đầu tiên.

Thông thường chúng ta cho rằng thực hiện s.GMM trong quá trình định lượng vượt qua các vấn đề nội sinh (không quan tâm đến GMM động hay tĩnh, hay d.GMM hay s.GMM).

Khi chúng ta áp dụng các phương pháp hồi quy GMM khác nhau, chúng ta thu được các kết quả khác nhau.

Bộ sưu tập mọi mẫu GMM được chúng tôi trình bày ở phía trên. Chúng tôi mong rằng nó sẽ đem lại lợi ích cho bạn. Xem thêm: Phương pháp sử dụng đường Ema trong thị trường ngoại hối cùng với định nghĩa của nó là gì.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về GMM tĩnh trên kênh youtube của chúng tôi.

Nguồn: https://domainente.com
Danh mục: Chia sẻ