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Método Generalizado de Momentos ¿Qué pasa si pones juntos de estimación no lineal y de dos etapas de mínimos cuadrados? Mientras EViews felizmente estimar una ecuación no lineal utilizando el comando TSLS, hoy en día los econometristas son más propensos a utilizar el Método Generalizado de Momentos, o GMM. De dos etapas de mínimos cuadrados se pueden considerar como un caso especial de GMM. GMM extiende MC2E en dos dimensiones: • estimación GMM normalmente representa heteroscedasticidad y / o correlación serial. • especificación GMM se basa en una condición de ortogonalidad entre una función y los instrumentos (posiblemente no lineal). A modo de ejemplo, supongamos que en lugar del comando TSLS anterior dimos el comando GMM: gmm inf c inf(1) unrate(-1) @ c unrate(-1) inf(-1) inf(-2) La estimación resultante es cerca del estimador de MC2E, pero no es idéntica. Por defecto, EViews se aplica una de las muchas opciones disponibles para la estimación de que es robusto a heterocedasticidad y correlación serial. Mucho de las personas

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Método Generalizado de Momentos

¿Qué pasa si pones juntos de estimación no lineal y de dos etapas de mínimos cuadrados? Mientras EViews felizmente estimar una ecuación no lineal utilizando el comando TSLS, hoy en día los econometristas son más propensos a utilizar el Método Generalizado de Momentos, o GMM.

De dos etapas de mínimos cuadrados se pueden considerar como un caso especial de GMM. GMM extiende MC2E en dos dimensiones:

• estimación GMM normalmente representa heteroscedasticidad y / o correlación serial.

• especificación GMM se basa en una condición de ortogonalidad entre una función y los instrumentos (posiblemente no lineal).

A modo de ejemplo, supongamos que en lugar del comando TSLS anterior dimos el comando GMM:

gmm inf c inf(1) unrate(-1) @ c unrate(-1) inf(-1) inf(-2)

La estimación resultante es cerca del estimador de MC2E, pero no es idéntica. Por defecto, EViews se aplica una de las muchas opciones disponibles para la estimación de que es robusto a heterocedasticidad y correlación serial.

Mucho de las personas

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