Mục lục trang:
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.
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:
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.
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.
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 ?
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.
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.
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.
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,
