계량 경제학을 독특하게 만드는 것 중 하나는 Generalized Method of Moments 기법을 사용하는 것입니다.
GMM이 다른 추정 기술보다 더 적합한 문제는 무엇입니까? GMM을 사용하면 효율성이나 바이어스 감소 또는보다 구체적인 파라미터 추정 측면에서 무엇을 구매합니까?
반대로 MLE 등을 통해 GMM을 사용하면 무엇을 잃게됩니까?
답변
경제 이론의 의미는 종종 조건부 모멘트 제한 (예 : LP Hansen의 원래 자산 가격 책정 애플리케이션 참조) 측면에서 자연스럽게 공식화되어 다양한 무조건 제한을 중첩시켜 과식을 초래합니다. GMM은 정확하게 LS를 사용하여 이러한 제한의 부분 집합을 충족시키기 위해 “최소화 할 사각형”을 임의로 선택하는 대신, 이들을 모두 효율적으로 결합하는 방법을 제공합니다.
MLE에는 완전한 사양이 필요합니다. 모델에 포함 된 모든 랜덤 변수의 모든 순간이 일치해야합니다. 모집단에서 이러한 추가 제한 사항이 충족되는 경우,보다 나은 객관적인 기능을 최적화하여 자연스럽게보다 효율적인 추정기를 얻는 것입니다.
그러나 시뮬레이션 추정의 맥락에서, 우도 함수의 비선형 성은 추가적인 바이어스 소스를 도입하여 SMM과의 비교를 복잡하게합니다.
답변
GMM은 실제로 내 생성 문제가 발생할 때 사용할 수있는 유일한 추정 방법입니다. 이들은 계량 경제학에 다소 독특하기 때문에 GMM의 매력을 설명합니다. IV 방법을 GMM에 포함시키는 경우이 방법이 적용됩니다.