variable and the disturbances, the

variable and the disturbances, the estimated standard error of the two-step GMM
estimator was found to be downward biased.Meanwhile, Arellano and Bover (1995) used
a unifying GMM framework that looks at the efficient instrumental variable estimators
for dynamic panel data models, and they have proved that the three stage least squares
(3SLS) estimator is asymptotically equivalent to the limited information maximum
likelihood procedure (Baltagi, 2001). Therefore, the more reliable estimator among these
columns of Table 4 would be the two-step estimator of Arellano and Bover (1995) since
they use the extra moment conditions when certain stationary conditions of the initial
observation are satisfied.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวแปรและการรบกวน ประเมินข้อผิดพลาดมาตรฐานของ GMM สองขั้นตอนพบประมาณลำเอียงลง ในขณะเดียวกัน ชื่อ และ Bover (1995) ใช้กรอบงาน GMM รวมกันที่มีลักษณะที่ estimators ตัวแปรเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลแบบไดนามิกแผง โมเดล และพวกเขาได้พิสูจน์ว่า สามขั้นตอนกำลังสองน้อยสุด(3SLS) ประมาณจะเท่า asymptotically ข้อมูลจำกัดสูงสุดความน่าเป็นขั้นตอน (Baltagi, 2001) ดังนั้น ประมาณที่เชื่อถือได้มากขึ้นในหมู่เหล่านี้คอลัมน์ของตาราง 4 จะประมาณสองขั้นตอนของชื่อและ Bover (1995) ตั้งแต่ใช้เงื่อนไขพิเศษขณะเมื่อบางเครื่องเขียนเงื่อนไขแรกพอใจการสังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปรและการรบกวนของสินทรัพย์ประมาณการข้อผิดพลาดมาตรฐานของจีเอ็มเอ็สองขั้นตอน
ประมาณการพบว่าลดลง biased.Meanwhile, เรลลาและ Bover (1995) ที่ใช้
กรอบจีเอ็มเอ็รวมที่มีลักษณะที่ประมาณตัวแปรที่มีประสิทธิภาพเครื่องมือ
สำหรับรุ่นแผงข้อมูลแบบไดนามิก และพวกเขาได้พิสูจน์ให้เห็นว่าสามขั้นตอนน้อยสแควร์
(3SLS) ประมาณการเป็น asymptotically เทียบเท่ากับข้อมูลที่ จำกัด สูงสุด
ขั้นตอนที่น่าจะเป็น (Baltagi, 2001) ดังนั้นประมาณการน่าเชื่อถือมากขึ้นในหมู่เหล่านี้
คอลัมน์ของตารางที่ 4 จะเป็นประมาณสองขั้นตอนของเรลลาและ Bover (1995) นับตั้งแต่
ที่พวกเขาใช้เงื่อนไขช่วงเวลาพิเศษเมื่อเงื่อนไขนิ่งหนึ่งของการเริ่มต้น
สังเกตมีความพึงพอใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปรและการรบกวน ซึ่งความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการประมาณ GMM
2 พบว่า มีจำนวนลดลง ขณะเดียวกัน เรลลา bover ( 1995 ) และใช้
unifying จีเอ็มเอ็ม กรอบที่ดูมีประสิทธิภาพเครื่องมือตัวแปร estimators
สำหรับข้อมูลแบบ Panel แบบไดนามิกและพวกเขาได้พิสูจน์แล้วว่า สามขั้นตอนอย่างน้อย
( 3SLS ) ประมาณ asymptotically เทียบเท่ากับ จํากัดข้อมูลสูงสุด
ความน่าจะเป็นขั้นตอน ( baltagi , 2001 ) ดังนั้น เชื่อถือได้มากกว่าประมาณการของเหล่านี้
คอลัมน์ของตารางที่ 4 จะเป็นประมาณการและสองขั้นตอนของเรลลา bover ( 1995 ) ตั้งแต่
พวกเขาใช้เงื่อนไขพิเศษเมื่อเงื่อนไขบางอย่างของเครื่องเขียนแบบเริ่มต้น
พอใจ