Uma das coisas que torna a econometria única é o uso da técnica Generalized Method of Moments.
Que tipos de problemas tornam o GMM mais apropriado do que outras técnicas de estimativa? O que o GMM lhe oferece em termos de eficiência, viés reduzido ou estimativa de parâmetros mais específicos?
Por outro lado, o que você perde usando GMM sobre MLE etc.?
econometrics
generalized-moments
Ari B. Friedman
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[gmm]
é aplicada a este segmento e deve permanecer nesse segmento apenas para que não desapareça. A tag em si é ambígua e não deve ser usada em geral; em vez das tags específicas[generalized-moments]
,[gaussian-mixture-model]
, ou[growth-mixture-model]
deve ser usado para futuros tópicos.Respostas:
As implicações das teorias econômicas são frequentemente formuladas naturalmente em termos de restrições de momento condicional (veja, por exemplo, o aplicativo original de LP Hansen para precificação de ativos), que aninham uma variedade de restrições incondicionais, levando à identificação excessiva. Em vez de escolher arbitrariamente "quais quadrados para minimizar" para satisfazer um subconjunto dessas restrições exatamente usando o que quer que seja LS, o GMM fornece uma maneira de combinar com eficiência todos eles.
O MLE requer uma especificação completa - todos os momentos de todas as variáveis aleatórias incluídas no modelo devem ser correspondidos. Se essas restrições adicionais forem satisfeitas na população, você está naturalmente obtendo um estimador mais eficiente, talvez, com uma função objetiva com melhor comportamento a ser otimizada.
No contexto da estimativa de simulação, no entanto, a não linearidade das funções de probabilidade introduz uma fonte adicional de viés, complicando a comparação com o SMM.
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O GMM é praticamente o único método de estimativa que você pode usar quando tiver problemas de endogeneidade. Como estes são mais ou menos exclusivos da econometria, isso explica a atração por GMM. Observe que isso se aplica se você incluir métodos IV no GMM, o que é algo perfeitamente sensato a se fazer.
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Uma resposta parcial parece ser a seguinte :
"Nos modelos para os quais existem mais condições de momento que os parâmetros do modelo, a estimativa do GMM fornece uma maneira direta de testar a especificação do modelo proposto. Esse é um recurso importante que é exclusivo da estimativa do GMM".
Parece que seria importante, mas insuficiente, explicar completamente a popularidade do GMM nas métricas.
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