Chủ Nhật, Tháng Một 29, 2023
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ
  • Login
No Result
View All Result
Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu
Home Hướng dẫn

Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

admin by admin
06/11/2019
in Hướng dẫn, Video
0
0
SHARES
934
VIEWS
Share on FacebookShare on Twitter

Mục lục trang:

    • Có thể bạn cũng thích
    • Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL
    • Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA – Compositional Data Analysis
    • Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes
    • Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR
  • GMM: Phương pháp hồi quy tổng quát khoảng khắc
  • GMM Tĩnh: Stationarity GMM
  • GMM Động: Dynamic GMM
    • D.GMM: Different GMM
    • S.GMM: System GMM

Có thể bạn cũng thích

panel2 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

26/09/2022
CoDA2 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA – Compositional Data Analysis

14/09/2022
naivebayes2 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

05/09/2022
svar FILEminimizer - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022

Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập, hồi quy GMM là một trong những mô hình hồi quy được các bạn nghiên cứu sinh rất thích, vì nó giải quyết vấn đề cốt lõi của kinh tế là nội sinh trong mô hình nghiên cứu. Nhưng thật ra để hiểu đúng và áp dụng đúng cũng là một vấn đề rất nan giải, mà chưa có tài liệu chính thống nào “diễn giải” hay đề cập đề vấn đề này.

Trong tip bài ” Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập”, có rất nhiều thuật ngữ mà cả chúng tôi cũng không định nghĩa được, nên chúng tôi sẽ diễn giải và dùng ví dụ để minh họa, rất mong các bạn thông cảm, cho vấn đề “yếu kém” của bên chúng tôi.

GMM: Phương pháp hồi quy tổng quát khoảng khắc

Trong kinh tế lượng và thống kê , phương pháp tổng quát của các khoảnh khắc (GMM ) là một phương pháp chung để ước tính các tham số trong các mô hình thống kê . Thông thường, nó được áp dụng trong ngữ cảnh của các mô hình bán tổng thể , trong đó tham số quan tâm là hữu hạn, trong khi hình dạng đầy đủ của hàm phân phối dữ liệu có thể không được biết và do đó ước tính khả năng tối đa không được áp dụng.

TIN HOT:  Điểm mạnh của nghiên cứu định lượng P3: Đề giải pháp dễ dàng

Phương pháp yêu cầu một số điều kiện nhất định được chỉ định cho mô hình. Các điều kiện thời điểm này là các hàm của các tham số mô hình và dữ liệu, sao cho kỳ vọng của chúng bằng 0 tại các giá trị thực của tham số. Phương pháp GMM sau đó tối thiểu hóa một định mức nhất định của trung bình mẫu của các điều kiện thời điểm.

Các công cụ ước tính GMM được biết là nhất quán , bình thường không có triệu chứng và hiệu quả trong lớp của tất cả các công cụ ước tính không sử dụng bất kỳ thông tin bổ sung nào ngoài các điều kiện có trong điều kiện thời điểm.

GMM được phát triển bởi Lars Peter Hansen vào năm 1982 như là một khái quát của phương pháp khoảnh khắc ,  được giới thiệu bởi Karl Pearson vào năm 1894. Hansen đã chia sẻ giải thưởng Nobel về kinh tế năm 2013 một phần cho công việc này.

Trước khi bắt đầu xem xét các trường phái của gmm chúng ta sử dụng dữ liệu sau để các bạn có thể ứng dụng thực hành và sử dụng phần mềm STATA

use https://solieu.vip/dulieu/Cong.13.8.dta

Chúng ta hồi quy ols và được kết quả như sau:

ols 300x183 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

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

GMM Tĩnh: Stationarity GMM

Chúng tôi tìm hiểu thì cũng không có nhiều tài liệu định nghĩa về GMM tĩnh, nhưng mà chúng tôi diễn giải cho các bạn dễ hiểu, trong mô hình nghiên cứu chúng ta biến được biến nào là biến nội sinh biến bào là biến công cụ, như cái video trên các bạn qua sẽ hiểu.

TIN HOT:  hồi qui 3 giai đoạn 3SLS

Để chúng tôi tóm tắt lại, mô hình hồi quy GMM tĩnh là chúng ta biết cụ thể biến nào là biến nội sinh, biến nào là biến ngoại sinh, biến nào là biến công cụ; Để áp dụng vào mô hình định lượng.

gmm 300x227 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Bây giờ chúng ta hồi quy với LnGDP là biến nội sinh và LnPOP + LnLAND là biến công cụ, chúng ta được kết quả như trên.

Nhân tiện, chúng ta kiểm tra xem Biến công cụ đưa vào mô hình có phải là biến công cụ yếu không ?

ovtest 300x61 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Ta có P-value >0.05, Vậy biến công cụ đưa vào mô hình biến công cụ không yếu.

GMM Động: Dynamic GMM

Đây là mô hình chúng ta sư dụng nhiều nhất, nhưng mốc chốt nằm ở biến công cụ giải thích biến nội sinh, nhưng biến nội sinh ở đây là “dynamic”, tức là biến nội sinh không xác định được, thì chúng ta áp dụng phương pháp này. Trong phương pháp GMM động này thì chia ra làm 2 trường phái là D.GMM và S.GMM.

 

D.GMM: Different GMM

Đây là một phương pháp, nên chúng tôi vẫn chưa có thể định nghĩa được. Chúng tôi sẽ dùng ví dụ sau, cho các bạn nhận biến được mô hình định lượng d.GMM này.

dgmm 300x187 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Còn riêng cái phân loại d.gmm và s.gmm là chúng ta hiểu là phương pháp hồi quy thôi, còn nếu hiểu theo định nghĩ thì ” quá khó” để hiểu.

Sau khi hồi quy d.gmm ta được kết quả như trên, vẫn dùng LnPOP và LnLAND làm biến công cụ.

TIN HOT:  Cách tính giá trị các chỉ số AIC BIC MAE MAPE MSE RMSE

S.GMM: System GMM

Trong kinh tế lượng , công cụ ước tính trái phiếu Arellano Nhận là một phương pháp tổng quát của công cụ ước tính khoảnh khắc được sử dụng để ước tính mô hình dữ liệu bảng động . Nó được đề xuất lần đầu tiên bởi Manuel Arellano và Stephen Bond vào năm 1991 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. Công cụ ước tính GMM-SYS là một hệ thống chứa cả các mức và phương trình khác biệt đầu tiên. Nó cung cấp một sự thay thế cho công cụ ước tính GMM khác biệt đầu tiên.

Trong ước lượng khắc phục biến nội sinh (Không quan tâm đến GMM động hay tĩnh, hay d.GMM hay s.GMM) thì thường chúng ta nghĩ là chạy s.GMM.

sgmm 300x164 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Khi chúng ta hồi quy theo từng phương pháp hồi quy GMM khắc nhau, thì chúng ta có những kết quả khắc nhau.

Trên đây là chúng tôi tập hợp tất cả các loại GMM rất hy vọng là nó có thể giúp ích được các bạn.

Các bạn có thể xem theo về GMM tĩnh tại kênh youtube của chúng tôi.

Thân ái,

Previous Post

Hướng dẫn sử dụng phần mềm PLS SEM

Next Post

phân loại danh mục tạp chí khoa học

Related Posts

panel2 350x250 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Hướng dẫn

Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

26/09/2022
CoDA2 350x250 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Kiến thức

Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA – Compositional Data Analysis

14/09/2022
naivebayes2 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Hướng dẫn

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

05/09/2022
svar FILEminimizer - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Dịch vụ

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022
guttman FILEminimizer FILEminimizer - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Hướng dẫn

Cách xây dựng thang đo Guttman Scale

02/06/2022
did FILEminimizer - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Dịch vụ

Hồi quy sai biệt kép Difference in Difference regression

30/05/2022
stata FILEminimizer - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Dịch vụ

Điểm mạnh của nghiên cứu định lượng P3: Đề giải pháp dễ dàng

18/05/2022
rmse - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Dịch vụ

MSE và RMSE là gì và cách tính trên STATA

29/07/2020
Next Post
scopus isi - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

phân loại danh mục tạp chí khoa học

No Result
View All Result
eview10 360x180 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập
Phần mềm

[Tải về] Phần mềm thống kê EViews10 32+64bit

by admin
19/12/2022
0

Tải về phần mềm thống kê EViews10 32+64bit miễn phí cho windows 32 và 64 bit; Đây là phần mềm...

Read more
stata17 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

[Download] Phần mềm Stata MP 17 64bit cho Windows miễn phí kèm thuốc

10/12/2022
panel2 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Cách lựa chọn FEM REM OLS trong hồi quy dữ liệu bảng PANEL

26/09/2022
grelt1 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Phần mềm phân tích thống kê miễn phí mà hay GRELT

24/09/2022
spss26 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

[DOWNLOAD] Phần mềm thống kê SPSS 26 64bit miễn phí

19/12/2022
theoretical1 FILEminimizer 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

4 Dạng lý thuyết trong nghiên cứu khoa học

15/09/2022
CoDA2 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Phân tích dữ liệu đa hợp CoDA – Compositional Data Analysis

14/09/2022
likertscale1 120x86 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Thang đo Likert 5 bậc vs khảo sát 7 bậc; Ai tốt hơn ?

12/09/2022
vhlss3 FILEminimizer - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

[Download] Dữ liệu điều tra mức sống hộ gia đình 2020 FREE

12/09/2022
naivebayes2 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Ứng dụng thuật toán phân loại Naïve Bayes

05/09/2022
nn2 - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Nhận dự báo với mạng thần kinh – Neural Networks

04/09/2022
svar FILEminimizer - Hướng dẫn hồi quy GMM toàn tập

Chạy mô hình cấu trúc vectơ tự hồi quy SVAR

04/06/2022
  • Hướng dẫn
  • Mẹo vặt
  • Dịch vụ
  • Lý thuyết
  • Phần mềm
  • Scopus
  • Kiểm định

© 2023 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

No Result
View All Result
  • Home
  • Thông tin
  • Về chúng tôi
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2023 JNews - Premium WordPress news & magazine theme by Jegtheme.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In