22广义矩估计.ppt

1、概念 广义矩估计方法是基于模型满足的一些矩条件而形成的一种参数估计方法，是矩估计方法的一般化。如果模型的设定是正确的，则总能找到该模型实际满足的若干矩条件而采用GMM估计。 广义矩估计方法发展的导向: 解释变量的内生性问题。 模型的过度识别问题。 模型随机项分布的设定问题。 GMM估计包容了许多常用的估计方法，普通最小二乘法、工具变量法、最大似然法，甚至二阶段最小二乘法都是它的特例。 数据 采用OLS估计模型 采用GMM估计，以常数项、Y和X(t-1)构造矩条件 采用IV估计，以Y(t-1)作为Y(t)的工具变量 采用GMM估计，以常数项、Y(t-1)和X(t-1)构造矩条件 采用GMM估计，以常数项、Y(t-1)、X(t-1)和G构造矩条件 估计结果讨论 以常数项、Y、X(-1)作为工具变量构造矩条件进行GMM估计，与OLS估计等价，OLS是GMM的特例； 以常数项、Y(-1)、X(-1)作为工具变量构造矩条件进行GMM估计，与以Y(-1)作为Y的工具变量进行IV估计等价， IV是GMM的特例； 以常数项、Y、Y(-1)、政府消费G作为工具变量构造矩条件，进行GMM估计，矩条件多于待估参数数目，是真正意义的GMM估计，估计结果与权矩阵有关。 其它选择的含义 Eviews 中GMM方程设定页面选择“time series”，在HAC optons的Kernel options中选择Bartlett，然后在Bandwidth selection中选择 Fixed，如果填写1个具体的数字，例如2，表示L=2。 Eviews 中GMM方程设定页面选择“time series”，在HAC optons的Kernel options中选择Bartlett，然后在Bandwidth selection中选择 Andrews，表示采用Andrews1991年论文中提出的选择方法。 Andrews,1991: Heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix estimation, Econometrica 59, 817-858 Eviews 中GMM方程设定页面选择“time series”，在HAC optons的Kernel options中选择Bartlett，然后在Bandwidth selection中选择 Variable-Newway-West，表示采用Newey-West 1994年论文中提出的选择方法。 Newey and West,1994: Automatic lag selection in covariance matrix estimation, Review of Economic Studies 61, 631- Eviews 中GMM方程设定页面选择“time series”，在HAC optons的Kernel options中选择Quadratic，然后在Bandwidth selection中进行选择。表示采用Quadratic 核函数。 Eviews 中GMM方程设定页面选择“time series”，在HAC optons中选择Prewhitening,然后在Kernel options中和Bandwidth selection中进行选择。表示在权矩阵计算之前，设置简单的AR(1)模型，加到估计的模型中。 5、估计方法的步骤 采用OLS估计模型，求得参数的一组估计量，目的在于求得权矩阵的估计量。 计算权矩阵的估计量。如果采用Newey和West(1987)提出的权矩阵估计量，则要首先选择L的值。当模型不存在序列相关时，取L=1；当模型存在序列相关时，可以采用广义差分法判断L的取值。权矩阵为J×J阶矩阵。 将权矩阵的估计量代入二次型表达式，得到参数的GMM估计量。 迭代 6、例题（GMM的演示） 居民消费(用X表示)由GDP(用Y表示)和X(-1)解释。因为GDP和居民消费互为因果，具有内生性，宜采用IV或者GMM估计。 采用OLS估计模型 以常数项、Y、X(-1)作为工具变量构造矩条件，进行GMM估计 以Y(-1)作为Y的工具变量，进行IV估计 以常数项、Y(-1)、X(-1)作为工具变量构造矩条件，进行GMM估计 以常数项、Y、Y(-1)、政府消费G作为工具变量构造矩条件，进行GMM估计 58507.9 93317.2 111417.4 263242.5 2007 46772.4 80476.9 94402 221651.3 2006 36828.3 71217.5 80646.3 188692.1 2005 2727