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2010-05-17
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什么是系统GMM(SYS GMM),2阶段GMM估计(2-step GMM)估计,其适用条件及中心思想是什么,主要用于估计什么类型的数据?

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*-两阶段估计 *-AB91(Tab4(a2)) 考虑异方差问题 *-思路: * 利用第一阶段估计得到的残差构造方差-协方差矩阵,进而重新估计模型 xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) twostep est store ab4_twostep *-说明:此时,Sargan 检验无法拒绝原假设 estat sargan *-AB91重要建议: * (1) 采用一阶段估计结果进行系数显著性的统计推断; ...
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2010-5-17 15:00:21
   *-两阶段估计
      *-AB91(Tab4(a2)) 考虑异方差问题
      *-思路:
      * 利用第一阶段估计得到的残差构造方差-协方差矩阵,进而重新估计模型
        xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, lags(2) twostep
        est store ab4_twostep
      *-说明:此时,Sargan 检验无法拒绝原假设
        estat sargan
      *-AB91重要建议:
      *   (1) 采用一阶段估计结果进行系数显著性的统计推断;
      *   (2) 采用两阶段估计给出的 Sargan统计量进行模型筛选
   
      *-进一步的讨论:
      *   虽然AB91建议不要采用两阶段(非稳健)估计进行统计推断,
      *   但Windmeijer(2005,Journal of Econometrics)通过模拟分析表明,
      *   采用纠偏(bias-corrected,WC)后的稳健性VCE,可以更好地进行统计推断   
        xtabond n L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr1980-yr1984,  ///
                          lags(2) twostep vce(robust)
        est store ab_wc_rb
   
      *-结果对比
        local mm "ab4_one_rb ab4_twostep ab_wc_rb"
        esttab `mm',mtitle(`mm')
   
      *-结论:
      *  AB91_onestep_rb 的结果与 AB91_WC_rb 的参数估计相同,后者标准误较大
      *  建议采用 Windmeijer(2005) 两阶段-纠偏-稳健型 估计量。


*---------------------------------
*-7.8.4 系统GMM估计量      AB95,BB98
*---------------------------------

     *     ==本节目录==
     
     *     7.8.4.1 简介
     *     7.8.4.2 xtabond2 命令
     *             -A- 使用 xtabond2 命令得到 -一阶差分估计量
     *             -B- 系统 GMM 估计量
     *             -C- 实例:中国上市公司资本结构动态调整
     *             -D- xtabond2 命令的其他用途
     *     7.8.4.3 xtdpdsys 命令
     *     7.8.4.4 xtdpd 命令
     *     7.8.4.5 xtlsdvc 命令
     
     
*-----------------
*-7.8.4.1  简介

  *-重点参考文献:
  * Arellano and Bover (1995),
  * Blundell and Bond(1998)
  * Haha(1999), Judson and Owen(1999)
  
  *-适用范围:大N,小T

  *-AB91 的局限
  * (1) 当 y[i,t-1] 的系数较大,即 y[i,t] 表现出强烈的序列相关时;
  * (2) 当 Var[u_i]/Var[e_it] 较大时,
  *     即个体效应的波动远大于常规干扰项的波动;
  *-AB91 的表现欠佳。
  * 原因在于,水平滞后项是差分方程中内生变量的-弱工具变量-;
  * 因此,需要寻求更佳的工具变量

  *- 系统GMM的基本思想:
  *
  *- 几个概念
  *
  *  水平值 —— y   x
  *  差分值 —— D.y D.x
  *  水平方程:y_it   = b1*y_it-1   + b2*x_it   + u_i + v_it
  *     可用工具变量:D.y[i,t-2] 可以作为 y[i,t-1] 的工具变量
  *  差分方程:D.y_it = b1*D.y_it-1 + b2*D.x_it       + D.v_it
  *     可用工具变量:y[i,t-3],y[i,t-4]...都可以作为 D.y[i,t-1]的工具变量
  *
  *- 一阶差分GMM估计量与系统GMM估计量的区别
  *
  *  (1) 差分GMM估计量采用水平值的滞后项作为差分变量的工具变量;
  *      如 y_it-3 是 D.y_it-1 的工具变量
  *  (2) 系统GMM估计量进一步采用差分变量的滞后项作为水平值的工具变量;
  *      相当于进一步增加了可用的工具变量,
  *      且估计过程中同时使用水平方程和差分方程
  *  (3) 主要原因在于差分GMM的工具变量往往是弱工具变量,即 corr(X,Z) 过低
  *
  *- xtabond2 命令---Roodman(2005)
  *
  *   既可以估计差分 GMM 估计量,也可以估计系统 GMM 估计量;
  *   同时可以估计一般化的回归模型
  *   提供两阶自相关检验,Sargan检验,Hansen检验,以及工具变量外生性检验
  *
  *- xtdpdsys 命令---Stata官方命令,以 xtabond2命令 为基础

(source: http://www.pinggu.org/bbs/thread-377804-1-1.html)
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2010-5-17 15:08:48
没有接触过,不知道
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2010-5-17 19:27:03
知道的说一下啊!
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2010-5-20 02:04:02
是广义矩估计,学了好久 忘光了。。
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2010-6-18 09:58:52
广义矩估计,没细学过嘿嘿~
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