ОММ моментов можно использовать, когда экономическая модель удовлетворяет условию, требующему, чтобы среднее значение произведения члена ошибки и наблюдаемой случайной переменной равнялось нулю. На практике среднее значение заменяется величиной, определяемой по набору данных. С помощью ОММ производится оценка истинных значений параметров путем построения тщательно подобранных линейных комбинаций ортогональных ограничений. Данный метод не требует никаких предположений о виде распределения ошибки, и полученные оценки общего метода моментов остаются состоятельными, даже если остатки оказываются серийно коррелированными по времени (или показывают, что имеют дисперсию, существенно зависящую от другой случайной величины). Чтобы гарантировать асимптотическую сходимость статистики, используемой в качестве оценки, необходимы только стационарность генерирующего процесса и эргодичность объясняющих переменных (краткосрочная ставка в IR-модели). [c.67]
Введение в эмпирический анализ основные характеристики случайных величин, средние, распределение частот (вероятностей), группировки статистических данных, центр распределения, разброс, ассиметрия, эксцесс закон больших чисел качественная однородность совокупности основные типы распределения вероятности в эконометрии показатели измерения связи регрессионный анализ модель регрессии в эконометрии и математической статистике метод наименьших квадратов вероятностные гипотезы несмещенность, состоятельность и эффективность оценок следствия нормальности распределения ошибок критерий Стьюдента критерий Фишера мультиколлинеарность шаговая [c.130]