Case deletion diagnostics for GMM estimation
Case deletion diagnostics for GMM estimation
复制标题
GMM 估计的案例删除诊断
DOI：
10.1016/j.csda.2015.10.003
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发表时间：
2016-03
影响因子：
1.8
通讯作者：
Gemai Chen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lei Shi;Jun Lu;Jianhua Zhao;Gemai Chen
广义矩量法（GMM）是一种重要的计量经济模型估计方法。然而，它对异常值和有影响的观测值高度敏感。本文研究了基于GMM估计的影响观测值检测问题，建立了残差和杠杆测度等有用的诊断工具。案例删除技术被用来获得诊断措施。在线性矩条件下，导出了一个精确的删除公式，在非线性矩条件下，建议了一个近似公式。结果被应用到有效的工具变量估计和动态面板数据模型。此外，还定义了广义残差和杠杆测度，并讨论了它们的性质。两个真实的数据集用于说明和模拟研究进行确认所提出的方法的实用性。
Generalized method of moment (GMM) is an important estimation method for econometric models. However, it is highly sensitive to the outliers and influential observations. This paper studies the detection of influential observations using GMM estimation and establishes some useful diagnostic tools, such as residual and leverage measures. The case deletion technique is employed to derive diagnostic measures. Under linear moment conditions, an exact deletion formula is derived, and under nonlinear moment condition an approximate formula is suggested. The results are applied to efficient instrumental variable estimation and dynamic panel data models. In addition, generalized residuals and leverage measure for GMM estimator are defined and discussed. Two real data sets are used for illustration and a simulation study is conducted to confirm the usefulness of the proposed methodology.
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影响因子：
6.1
作者：
HANSEN, LP
通讯作者：
HANSEN, LP
DOI：
10.1002/9780470316764
发表时间：
--
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. A. Díaz-García;G. González-Farías;V. Alvarado-Castro
通讯作者：
J. A. Díaz-García;G. González-Farías;V. Alvarado-Castro
影响因子：
2.5
作者：
K. Portier
通讯作者：
K. Portier
影响因子：
6.3
作者：
Seung C. Ahn;P. Schmidt
通讯作者：
Seung C. Ahn;P. Schmidt
影响因子：
2.5
作者：
J. Wisnowski
通讯作者：
J. Wisnowski