xử lý số liệu stata mô hình GMM - generalized method of moments

xử lý số liệu stata mô hình GMM - generalized method of moments, dịch vụ chỉnh sửa số liệu theo yêu cầu, viết thuê chỉnh sửa đề cương, viết thuê chỉnh sửa luận văn cao học, dịch vụ hướng dẫn chạy mô hình kinh tế lượng, hướng dẫn sử dụng phần mềm thống kê ...

MÔ HÌNH GMM GENERALIZED METHOD OF MOMENTS

Chúng tôi nhận chỉnh sửa số liệu, xử lý số liệu thống kê của các mô hình kinh tế lượng, viết thuê chỉnh sửa luận văn, hướng dẫn chạy mô hình theo yêu cầu khách hàng ...mọi chi tiết vui lòng liên hệ với chúng tôi:

Web: https://thongke.club

Email: thongke.clubs@gmail.com

CellPhone: 0983.473.444

Trong nghiên cứu dữ liệu mảng (panel data), với cách truyền thống các nhà khoa học hay dùng fixed effect hoặc random effect trong việc ước lượng mô hình nghiên cứu. Trong trường hợp phát hiện các hiện tượng không tốt dẫn tới việc ước lượng không còn chính xác (khuyết tật của mô hình), nguyên nhân của các khuyết tật thường là: Sai dạng hàm hay do bỏ xót các biến quan trọng. Trong trường hợp sai dạng hàm thì tất nhiên chúng ta phải thay đổi dạng hàm để cho phù hợp. 

Trường hợp còn lại nếu rơi vào tình trạng bỏ xót biến quan trọng (thiếu biến ngoại sinh hoặc biến nội sinh), trong trường hợp biến độc lập trong mô hình cũ là biến nội sinh (được miêu tả qua biến khác) mà biến chưa đưa vào này có quan hệ với phần dư dẫn tới khuyết tật. Do vậy, để giải quyết các vấn đề gặp phải khi gặp khuyết tật này, Lars Peter Hansen  vào năm 1982 đã phát triển đưa thêm biến công cụ (có quan hệ chặt với biến độc lập , phụ thuộc trong mô hình cũ nhưng không có quan hệ với phần dư. Mô hình đưa thêm biến công cụ này vào có tên gọi là generalized method of moments (GMM).

Trong kinh tế lượng và thống kê , phương pháp tổng quát của các khoảnh khắc ( GMM ) là một phương pháp chung để ước tính các tham số trong các mô hình thống kê . Thông thường, nó được áp dụng trong ngữ cảnh của các mô hình bán tổng thể , trong đó tham số quan tâm là chiều hữu hạn, trong khi hình dạng đầy đủ của hàm phân phối dữ liệu có thể không được biết và do đó ước tính khả năng tối đa không được áp dụng.

Phương pháp yêu cầu một số điều kiện nhất định được chỉ định cho mô hình. Các điều kiện thời điểm này là các hàm của các tham số mô hình và dữ liệu, sao cho kỳ vọng của chúng bằng 0 tại các giá trị thực của tham số. Phương pháp GMM sau đó tối thiểu hóa một định mức nhất định của trung bình mẫu của các điều kiện thời điểm.

Các công cụ ước tính GMM được biết là nhất quán , bình thường không có triệu chứng và hiệu quả trong lớp của tất cả các công cụ ước tính không sử dụng bất kỳ thông tin bổ sung nào ngoài các điều kiện có trong điều kiện thời điểm.

GMM được phát triển bởi Lars Peter Hansen vào năm 1982 như là một khái quát của phương pháp khoảnh khắc ,  được giới thiệu bởi Karl Pearson vào năm 1894. Hansen đã chia sẻ giải thưởng Nobel về kinh tế năm 2013 một phần cho công việc này.

Các mô hình hỗn hợp Gaussian là một mô hình xác suất để đại diện cho các quần thể phân bố thông thường trong một quần thể tổng thể. Các mô hình hỗn hợp nói chung không yêu cầu biết điểm phụ thuộc vào điểm dữ liệu nào, cho phép mô hình tự động tìm hiểu các quần thể đó. Vì sự phân công dân số không được biết đến, điều này tạo thành một hình thức học tập không giám sát .

Ví dụ: trong mô hình dữ liệu chiều cao của con người, chiều cao thường được mô hình hóa như một phân phối bình thường cho mỗi giới với trung bình khoảng 5'10 "cho nam và 5'5" cho nữ. Chỉ được cung cấp dữ liệu về chiều cao chứ không phải chỉ định giới tính cho từng điểm dữ liệu, phân phối của tất cả các độ cao sẽ tuân theo tổng của hai phân phối chuẩn (phương sai khác nhau) và phân phối chuẩn (trung bình khác nhau). Một mô hình đưa ra giả định này là một ví dụ về mô hình hỗn hợp Gaussian ( GMM ), mặc dù nói chung, một GMM có thể có nhiều hơn hai thành phần. Ước tính các tham số của các thành phần phân phối bình thường riêng lẻ là một vấn đề chính trong việc mô hình hóa dữ liệu với GMM.

GMM đã được sử dụng để trích xuất tính năng từ dữ liệu giọng nói và cũng được sử dụng rộng rãi trong theo dõi đối tượng của nhiều đối tượng, trong đó số lượng thành phần hỗn hợp và phương tiện của chúng dự đoán vị trí đối tượng tại mỗi khung hình trong chuỗi video.

GMM đã được sử dụng gần đây để trích xuất tính năng từ dữ liệu giọng nói để sử dụng trong các hệ thống nhận dạng giọng nói  . Chúng cũng đã được sử dụng rộng rãi trong theo dõi đối tượng của nhiều đối tượng, trong đó số lượng thành phần hỗn hợp và phương tiện của chúng dự đoán vị trí đối tượng tại mỗi khung hình trong chuỗi video  . Thuật toán EM được sử dụng để cập nhật thành phần có nghĩa là theo thời gian khi khung hình video cập nhật, cho phép theo dõi đối tượng.

Mọi chi tiết về mô hình GMM quý khách hàng vui lòng liên hệ với chúng tôi để được tư vấn miễn phí./.