Método Adversario de Momentos
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Universidad Torcuato Di Tella
Abstract
Introducimos el Método Adversario de Momentos (AMM), para modelos
definidos por condiciones de momentos. Nuestro estimador es asintóticamente
equivalente a GMM de 2 etapas, pero presenta mejores propiedades en muestras
finitas. En nuestros resultados teóricos mostramos que existe una relación entre
AMM y el estimador de Verosimilitud Empírica (EL), que también presenta
dichas propiedades deseables. Relativo a este segundo estimador, mostramos que
la implementación de AMM es mucho más sencilla, lo cual lo vuelve una
interesante alternativa para trabajo empírico. En la segunda parte del trabajo
consideramos diferentes modelos, incluida la estimación de varianza en Altonji
and Segal (1996) y un modelo de datos de panel dinámico. Mediante
simulaciones de Monte Carlo, comparamos el desempeño de nuestro estimador y
descubrimos que AMM se desempeña mejor en casos donde otros estimadores
fallan. Finalmente, en el apéndice extendemos AMM a entornos basados en
simulación, con una aplicación a la estimación de modelos DSGE igualando
funciones de impulso respuesta.
Description
Keywords
Economía, Analisis estadístico, Datos