通常所用的OLS等方法,基本逻辑是从计量模型对数据拟合的角度分析,得出最好的估计参数。GMM方法,又称为广义矩方法(Generalized Moment Method),该方法所用的思路与传统思路完全不同。任何计量模型都有一定的适用性,即数据要满足一定的要求。GMM方法的思路是,从计量模型对数据的要求出发,得出一系列矩条件,再根据这些矩条件,求解满足条件的系数。对于大多数计量模型,GMM方法和传统的方法“殊途同归”,得出的回归系数相差不会太远。GMM方法估计得到的系数一般会介于OLS估计系数与FE估计系数
GMM方法特别适合宏观的面板数据分析或者工业企业数据库或者地级市数据,因为这些数据中,很难找出绝对外生的变量,变量之间多少会互相影响。而GMM方法可以“有一些自变量是内生的”,这可能也是GMM方法在文献中这么常用的原因。
补充内容 (2024-8-3 15:01):
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