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面板概率模型中的误指定异方差性：GMM和SML估计量的小样本比较

作者

上市的：
  • 约阿希姆·因克曼

摘要

本文比较了广义矩量法（GMM）和模拟最大似然法（SML）估计面板概率模型的方法。这两种技术都实现了联合密度函数的多重积分，而无需限制潜在正态回归模型的误差项方差-方差矩阵。特别关注基于给定条件矩函数最优仪器的非参数估计的三阶段GMM估计。蒙特卡罗实验的重点是误差项方差-协方差矩阵指定错误的小样本后果。正确指定的实验揭示了SML的渐近效率优势。在乘法异方差方面，GMM估计在存在指定错误的情况下优于SML。这尤其适用于三阶段GMM估计器。考虑到时间上的异方差性，可以提高针对乘法异方差方面的错误指定的稳健性。本文介绍了在德国制造企业产品创新活动中的应用。分类-JEL:C14、C15、C23、C25
（此摘要是从该项目的另一个版本中借来的。）

建议引用

  • Joachim Inkmann，2000年。"面板概率模型中的误指定异方差性：GMM和SML估计量的小样本比较,"计量经济学杂志爱思唯尔，第97卷（2），第227-259页，8月。
    • 手柄：RePEc:eee:经济：v:97:y:2000:i:2:p:227-259
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      • 艾琳·伯切克（Irene Bertschek）和迈克尔·莱切纳（Michael Lechner），1995年。"面板Probit模型的简便估计,"讨论文件528，国家统计研究所，Abteilung fuer Volkswirtschaftslehre und Statistik。
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

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    引用人：

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    4. Hujer，Reinhard和Wellner，Marc，2000年。"西奥斯特德施兰的Beruflich Weiterbildung und individuelle Arbeitslosigkeitsdauer：eine mikroökonometrische Analyse（进一步职业培训和个人失业持续时间,"Mitteilungen aus der Arbeitsmarkt-und Berufsforschung公司，德国纽伦堡就业研究所，第33卷（3），第405-420页。
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    1. Joachim Inkmann，1997年。"规避多重整合：面板probit模型的GMM和SML估计量的比较,"讨论文件，系列II339，康斯坦茨大学合作研究中心（SFB）178“经济国际化”。
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