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Dynamische Panel-Modell GMM-Schätzung (generalisierte Momentschätzung) vollständigen Satz von Informationen, Stata Manipulation ausführliche Erklärung (Code + Daten) (spezifische Beispiele, kombiniert mit xtabond2 Befehl und xtbcfe Befehl), mit meinem Video erklärt, sowohl theoretische Erklärungen und Manipulation sind sehr detailliert Oh, das Video Länge von etwa 1 Stunde, im Grunde alle das Wesen der vollständigen Satz von Informationen über insgesamt etwa 5 Tage, um meine eigene! Tage Zeit, sprechen wirklich sehr detailliert, sowohl für weiße schnellen Start GMM, sondern auch geeignet für diejenigen, die ein vorläufiges Verständnis von Freunden zu lernen, um sicherzustellen, dass Sie am Ende der dynamischen Panel GMM Schätzungen, dass es ein neues Verständnis, und kann schnell auf die tatsächliche Papier schriftlich im Inneren, die Informationen ist nicht einfach zu produzieren, ich hoffe, dass Sie ein wenig Unterstützung geben!

Die grundlegende Logik von Methoden wie OLS, die häufig verwendet werden, besteht darin, die Daten unter dem Gesichtspunkt der Anpassung des ökonometrischen Modells an die Daten zu analysieren und die besten geschätzten Parameter zu ermitteln. Wenn wir jedoch die erklärenden Variablen einführen, nachdem wir eine Zeit lang versucht haben, die Endogenität der Existenz endogener Regression zu lösen, stellt die Koeffizientenschätzung eine große Herausforderung dar, OLS, feste Effekte, zufällige Effekte der Schätzungen sind verzerrt und inkonsistent, um dieses Problem zu lösen, wurde die verallgemeinerte Momentschätzung der GMM ins Leben gerufen! Die GMM-Methode, die auch als Generalised Moment Method (GMM) bezeichnet wird, beruht auf einem völlig anderen Konzept als die traditionelle Methode. Die Idee der GMM-Methode besteht darin, aus den Anforderungen des ökonometrischen Modells an die Daten einen Satz von Momentenbedingungen abzuleiten und darauf aufbauend die Daten zu schätzen.

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