Tin mới

Giới thiệu system GMM (SGMM) bằng stata và eview

Admin| 12/10/2017
Hướng dẫn System GMM (SGMM)

Tên tác giả: luanhay.vn

Từ khóa: hồi quykiểm định, eview, stataspss, luận văn, luận hay, bảng hỏi, mô hình, GMM, DGMM, SGMM, System GMM, Defference GMM, IV OLS, 2SLS, 3SLS, nội sinh, ngoại sinh
 
1. Giới thiệu về System GMM
GMM cho phép chúng ta giải quyết trực tiếp một số vấn đề kinh tế đã không được giải quyết một cách thích hợp trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đó. Thông trường một số mô hình kinh tế hay gặp phải các vấn đề nội sinh khiến cho các phương pháp hồi quy truyền thống  là không tin cậy (xem thêm tại bài hướng dẫn DGMM để hiểu chi tiết về các lỗi của mô hình và vấn đề nội sinh)
Nhằm khắc phục các tồn tại này, Arellano và Bond (1991) đã đề nghị dùng mô hình GMM sai phân (DGMM); hiểu đơn giản là chuyển mô hình gốc (mô hình đã được xử lý ban đầu bằng các công cụ khác và đang có các lỗi mô hình) sang mô hình sai phân bậc nhất; đồng thời đưa thêm biến trễ của biến phụ thuộc vào mô hình với vai trò như 1 biến giải thích (biến độc lập). Việc lấy sai phân của mô hình sẽ giúp loại bỏ được sự tương quan giưa phần dư (sai số) và các biến giải thích (vấn đề nội sinh).
Tuy nhiên Blundell và Bond (1998) đã chứng minh được rằng nếu biến phụ thuộc Yt có mối quan hệ tương quan cao với biến trễ Yt-1, hoặc Yt-n mà t lại không quá lớn (khoảng thời gian không dài) thì DGMM vẫn có các sai lệch về kết quả, các biến công cụ được đánh giá là không đủ mạnh làm mô hình có độ tin cậy cao. Và để khắc phục nhược điểm này Blundell và Bond (1998) đã đề xuất 1 hệ hai phương trình (mô hình) như sau:
  • GMM cơ bản
  • D GMM
Và gọi chung hệ 2 mô hình này là System GMM; mô hình này sẽ sử dụng biến công cụ là các biến nội sinh và các biến trễ của biến nội sinh và được lấy sai phân (phần GMM); ngoài ra các biến ngoại sinh sẽ được đưa vào phần không được công cụ (phần IV OLS).
2. System GMM với Stata
            Cú pháp lệnh:
            . xtabond2 Y X1 X2 X3 X4 X5 X6…, gmm (nhóm biến nội sinh ) iv (nhóm biến ngoại sinh) các tham số mô hình.
            Lưu ý DGMM và SGMM đều bắt đầu bằng cú pháp lệnh xtabond2 nhưng nó khác nhau ở việc xác định các biến công cụ và SGM sẽ có thêm phần iv ols; DGMM thì không có.
            Ví dụ kết quả thao tác FDI, GDP…
 
 
. xtabond2 GDPg l.GDPg FDI GDP Inflation Gross Urban, gmm (GDPg FDI GDP Inflation) iv (FDI GDP Inflation Gross Urban) small noconst
Favoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm.
Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations.
 
Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: qgia                            Number of obs      =       741
Time variable : Year                            Number of groups   =        19
Number of instruments = 726                     Obs per group: min =        39
F(6, 735)     =     59.58                                      avg =     39.00
Prob > F      =     0.000                                      max =        39
------------------------------------------------------------------------------
        GDPg |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        GDPg |
         L1. |   .1526171   .0365859     4.17   0.000     .0807918    .2244424
             |
         FDI |    .283598   .0837751     3.39   0.001      .119131    .4480651
         GDP |  -.0001058    .000035    -3.02   0.003    -.0001745    -.000037
   Inflation |  -.0016324   .0003973    -4.11   0.000    -.0024123   -.0008524
       Gross |   .1127555   .0190874     5.91   0.000     .0752832    .1502279
       Urban |  -.2796404   .1053364    -2.65   0.008    -.4864364   -.0728444
------------------------------------------------------------------------------
Instruments for first differences equation
  Standard
    D.(FDI GDP Inflation Gross Urban)
  GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)
    L(1/39).(GDPg FDI GDP Inflation)
Instruments for levels equation
  Standard
    FDI GDP Inflation Gross Urban
  GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)
    D.(GDPg FDI GDP Inflation)
------------------------------------------------------------------------------
Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -29.35  Pr > z =  0.000
Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z =  -2.15  Pr > z =  0.032
------------------------------------------------------------------------------
Sargan test of overid. restrictions: chi2(720)  = 763.48  Prob > chi2 =  0.127
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
 
Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets:
  GMM instruments for levels
    Sargan test excluding group:     chi2(668)  = 724.35  Prob > chi2 =  0.064
    Difference (null H = exogenous): chi2(52)   =  39.13  Prob > chi2 =  0.906
  iv(FDI GDP Inflation Gross Urban)
    Sargan test excluding group:     chi2(715)  = 758.50  Prob > chi2 =  0.126
    Difference (null H = exogenous): chi2(5)    =   4.98  Prob > chi2 =  0.419
Nguồn: Kết quả từ chạy eview, stataspss, amos
 
3. System GMM với Eview          
            Chúng ta vào phần Dynamic GMM, luanhay.vn sẽ viết chi tiết phần này vào một bài giới thiệu khác
 
Xem thêm lý thuyết về: Hướng dẫn hồi quy FEM/REM với Stata, Mô hình hồi quy tuyến tính, FEM và REM,  phân tích Tương quan và Đa cộng tuyến; phương sai sai số thay đổi ; tự tương quan, Hausman test; kiểm định phi tham số, VAR, MDS; EFA, VECM, CFA, SEM, PMG. Xem thêm một số bài nghiên cứu ứng dụng lý thuyết   Tra cứu giá trị thống kê qua bảng tính sẵn giá trịhồi quykiểm định, eview, stataspss
 
Để có thêm thông tin chi tiết liên hệ: Luanhay.vn  - 081 800 1762/  097 9696 222 – hoặc email: luanhay@luanhay.com – luanvanhay@gmail.com

Đăng ký tuyển sinh

Hide Buttons