Método dos Momentos Generalizados

De modo a complementar o conhecimento sobre modelos utilizados no âmbito da modelagem macroeconômica, vamos mostrar agora um método que pode ser considerado uma generalização de diversos outros métodos de estimação, tais como mínimos quadrados, variáveis instrumentais e máxima verossimilhança. Vamos realizar uma introdução ao Método dos Momentos Generalizado (GMM) e demonstrar o seu uso através de um exemplo no Python.

Enquanto, como vimos, as propriedades do estimador de mínimos quadrados depende da exogeneidade dos regressores, o Método dos Momentos Generalizado (GMM) é muito mais flexível dado que ele requer apenas algumas premissas relacionadas a condições de momento. Em macroeconomia, por exemplo, isso permite estimar um modelo estrutural equação por equação.

O GMM é uma abordagem flexível que permite estimar parâmetros desconhecidos usando informações sobre os momentos das variáveis aleatórias observadas.

A ideia principal do GMM é encontrar os valores dos parâmetros que tornam os momentos teóricos calculados a partir do modelo estatístico mais próximos possível dos momentos empíricos observados nos dados. Isso é feito minimizando uma função de distância entre os momentos empíricos e teóricos.

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Referências

Bueno, R. L. S. 2011. Econometria de Séries Temporais. Editora Cengage Learning.
Cameron, Adrian Colin. 2010. Microeconometrics using Stata. Stata Press.

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