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동적 패널 모델 GMM 추정 (일반화 된 순간 추정) 전체 정보, stata 조작 상세 설명 (코드 + 데이터) (특정 예제, xtabond2 명령 및 xtbcfe 명령과 결합), 내 비디오 설명, 이론적 설명과 조작 모두 매우 상세 오, 약 1 시간의 비디오 길이, 기본적으로 총 약 5 일에 대한 전체 정보 세트의 모든 본질은 내 자신을 만드는 데! 일 시간, 화이트 패스트 스타트 GMM에 대해 정말 매우 자세하게 말하지만, 배울 친구에 대한 예비 이해가있는 사람들에게도 적합하며, 동적 패널 GMM 추정치의 끝을보고 새로운 이해가 있음을 확인하고 내부의 실제 논문 작성에 빠르게 적용 할 수 있도록 정보가 생산하기 쉽지 않으므로 약간의 지원을 바랍니다!

일반적으로 사용되는 OLS와 같은 방법의 기본 논리는 계량 경제학 모델을 데이터에 맞추는 관점에서 데이터를 분석하여 최상의 추정 매개 변수에 도달하는 것입니다. 그러나 내생 회귀의 존재에 대한 내생성을 해결하기 위해 설명 변수를 도입하면 계수 추정에 큰 문제가 발생하고 OLS, 고정 효과, 무작위 효과의 추정치가 편향되고 일관성이 없으므로이 문제를 해결하기 위해 GMM의 일반화 된 순간 추정이 탄생했습니다! 일반화된 모멘트 방법(GMM)이라고도 하는 GMM 방법은 기존의 방법과는 완전히 다른 아이디어를 사용합니다. 모든 계량 경제학 모델은 특정 적용 가능성, 즉 데이터가 특정 요구 사항을 충족해야 하는데, GMM 방법의 아이디어는 데이터에 대한 계량 경제학 모델의 요구 사항에서 모멘트 조건 집합을 도출한 다음 이를 기반으로 다음을 수행합니다.

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