problems that may be due to possibl

problems that may be due to possible model misspecification that arise , so they pre-fixed values of δ and σ for regression-based methods and GMM. The MEF approach may thus be preferable as it doesn’t have these identification issues. However, the results they obtained look reasonable and suggest that the MEF is a promising approach.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาที่อาจจะเกิดจาก misspecification รุ่นที่เป็นไปได้ที่เกิดขึ้น เพื่อแก้ไขค่าของδและσสำหรับวิธีการถดถอยและอสมทก่อน วิธี MEF จึงอาจดีกว่าเนื่องจากไม่มีการระบุปัญหาเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์พวกเขาได้ดูเหมาะสม และแนะนำว่า MEF ที่เป็นวิธีการแนวโน้ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาที่อาจจะเกิดจากรูปแบบที่เป็นไปได้ misspecification ที่เกิดขึ้นเพื่อให้พวกเขาค่าδก่อนคงที่และσสำหรับวิธีการถดถอย-based และ GMM วิธี MEF จึงอาจจะดีกว่าที่มันไม่ได้มีปัญหาบัตรประจำตัวเหล่านี้ อย่างไรก็ตามผลที่พวกเขาได้รับมีลักษณะที่เหมาะสมและชี้ให้เห็นว่า MEF เป็นวิธีการที่มีแนวโน้ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาที่อาจจะเกิดจากรูปแบบ misspecification เป็นไปได้ที่เกิดขึ้นเพื่อให้พวกเขาก่อนการแก้ไขค่าของδσสำหรับการถดถอยและตามวิธีการและ GMM . ทาง mef วิธีการดังนั้นจึงอาจจะดีกว่าเนื่องจากไม่มีปัญหาตัวนี้ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่ได้ดูสมเหตุสมผล และชี้ให้เห็นว่า mef เป็นวิธีการที่มีแนวโน้ม