1. Bu site çerezler kullanır. Bu siteyi kullanmaya devam ederek çerez kullanımımızı kabul etmiş olursunuz. Daha Fazla Bilgi.

GMM (Genelleştirilmiş Momentler Metodu)

'İstatistik ve Biyoistatistik' forumunda statist tarafından 6 Şubat 2013 tarihinde açılan konu

  1. statist

    statist Moderator

    Ekonometride sıklıkla kullanılan en küçük kareler, genelleştirilmiş en küçük kareler (GLS veya Generalized Least Squares) gibi metodlar rastlantısal etkili dinamik panel veri modellerinde bilinmeyen parametrelerinin tahmin edilmesi için çoğu zaman uygun değildir. Genelleştirilmiş momentler metodu bu modellerde bilinmeyen parametlerin tahmin edilmesinde çeşitli avantajlarından dolayı yaygın olarak kullanılmaktadır.

    En küçük kareler (EKK), genelleştirilmiş en küçük kareler (GEKK), kukla değişkenli en küçük kareler (KDEEK), en çok olabilirlik gibi ekonometrik modelleme çalışmalarında sıklıkla kullanılan tahmincilerin çoğu güçlü varsayımların gerçekleşmesi durumunda doğru sonuçlar verir. Bunlar gibi pek çok popüler tahminci dinamik panel veri modelleri için çoğu zaman uygun değildir. Genelleştirilmiş momentler metodu tahmincileri bu tahmincilere alternatif olarak sadece belirli moment koşullarının sağlanmasını gerektirir ki zaten geneleştirilmiş momentler metodu tahmincileri bu moment koşullarından yola çıkar. Bundan dolayı, panel veri modellenmesi dahil ekonometrinin pek çok alanında genelleştirilmiş momentler metodu tahmincileri çok sıklıkla kullanılmaktadır.
    Genelleştirilmiş momentler metodu tahmincilerinin temeli momentler metodudur. Momentler metodu örneklem ve kitle momenlerinin eşitlenmesi ilkesine dayanır. Genel varsayımlar altında örneklem sayısı arttıkça istatistik bir sabite
    yakınsayacaktır. Örneklemdeki gözlem sayısı çoğaldıkça söz konusu kitlenin varyansının ve beklenen değerininin karesinin toplamına yakınsayacaktır. O halde yakınsanan sabit, parametrelerin bir fonksiyonudur. Momentler metodları
    ilgilendiğimiz parametrelerin fonksiyonlarına yakınsayan istatistikleri kullanır.

    Açıktır ki genelleştirilmiş momentler metodu tahmincilerinin tutarlılığı daha önce de belirtildiği gibi güçlü varsayımlar gerektirmemektedir. Söz konusu modelin moment koşullarından yola çıkılarak tahminciler elde edilmektedir. Eğer ilgilenilen modeldeki moment koşulları ile ilgili bilginin dışında söz konusu modeldeki değişkenlerin dağılımları ile ilgili bilgi mevcut ise genelleştirilmiş momentler metodu tahmincileri bu bilgiyi gözardı edecektir. Bu durumda söz konusu
    parametrelerin tahmini için en çok olabilirlik tahmincisi gibi başka tahminciler kullanılması daha iyi olabilir. Ayrıca genelleştirilmiş momentler metodu tahmincileri dinamik panel veri modellerinde başlangıç değerleri ile ilgili varsayımları gözardı ettiğinden başlangıç değerlerini üreten mekanizmanın bilinmesi durumunda bilgi kaybı söz konusudur.

    Panel veri zaman serisi ve yatay kesit verilerin birleşmesinden oluştuğu için pek çok moment koşulu barındırabilir. Bundan dolayı çeşitli olumsuzluklarına rağmen genelleştirilmiş momentler metodu tahmincileri daha önce sözü edilen avantajları nedeni ile panel veri modellemesinde sıklıkla kullanılmaktadır.

    GMM için kullanılan temel tahmin edici modelleri:

    1. Araç Değişken (IV – Instumental Variable) Tahmincisi

    2. Arellano-Bond Tahmincisi

    3. Arellano-Bover Tahmincisi
     
    Tags:

Bu Sayfayı Paylaş

  1. Bu site çerezler kullanır. Bu siteyi kullanmaya devam ederek çerez kullanımımızı kabul etmiş olursunuz. Daha Fazla Bilgi.
  1. Bu site çerezler kullanır. Bu siteyi kullanmaya devam ederek çerez kullanımımızı kabul etmiş olursunuz. Daha Fazla Bilgi.
Yükleniyor...