|このページについて|
このページでは、Rを使ってOLS以外の推定する方法を解説します（そのうち加筆します）。
このページの親ページは、[[Rを使って計量経済分析]]です。
|目次|
#contents
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*GMM [#ebd958a0]
COLOR(RED){そのうちHansen Singleton(1982)のオイラー方程式をGMM推定するプログラムをアップ予定}
最近，
gmm {sde}
というコマンドが実装されたらしい．が，使い方がよくわからない．
*CUE [#f026c6cb]
Continuous Updating Estimatorの略でContinuous Updating GMMとも呼ばれます。
[[Hansen, L.P., J. Heaton, and A. Yaron, "Finite-Sample Properties of Some Alternative GMM Estimators", Journal of Business and Economic Statistics, 1996, 14 (3), 262-280.:http://www.jstor.org/pss/1392442]]
COLOR(RED){[[Noda and Sugiyama (2010):http://www.accessecon.com/Pubs/EB/2010/Volume30/EB-10-V30-I1-P48.pdf]]で用いたプログラムをそのうち公開します。}
*GEL [#c5f38918]
Generalized Empirical Likelihoodの略で、日本語では一般化経験尤度法と呼ばれています。
COLOR(RED){[[Ito and Noda (2012):http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09603107.2011.613761]]で用いたプログラムをそのうち公開します。}
*JGMM [#yd87a773]
[[W, Newey., and Windmeijer, F. "GMM with Many Weak Moment Conditions", Econometrica, 2008, forthcoming.:http://econ-www.mit.edu/files/2501]]
Jackknife Generalized Method of Momentsの略で、日本語はまだありません（単純にジャックナイフGMMと呼ぶのが無難か）。世界的に最先端の研究分野であり、上記の論文を読んでいる最中の[[NODA Akihiko:http://at-noda.com]]にこれを完璧に説明できる学識はまだありません（加筆中）。
**はじめに [#q5f400dd]
以下では世界的に最先端の研究分野であるJGMMを実際の計量分析に用いるためのレシピを作成します（[[NODA Akihiko:http://at-noda.com]]の見識でどの程度明快にJGMMの説明が出来るか分かりませんが）。
**"Jackknife"とは [#u29f277f]
JGMMと聞いて、"そもそもJackknifeとはなにか。"と思われる方も少なくないと思います。そこで、ここではまず、"Jackknife"の概念を説明します。
-"Jackknife"とは、（ある任意の）'''n'''個のサンプル全てを用いて（ある任意の）推定量を計算するのではなく、サンプルを1つだけ落すことでできた新しい（ある任意の）'''n-1'''個のサンプルを用いて（ある任意の）'''n'''回の推定を行うことで得られる（ある任意の）推定量のことです。また、この手法はミクロ計量分析において主流となりつつあるBootstrap Methodによる分析との関連性が高い手法の1つです。
*Quantile Regression [#r090ba37]
Least Absolute Deviation Methodの発展としてRogerによって提唱された手法で、分散不均一や外れ値に対する頑強性があることが知られている。詳しくは~
http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/rq/QRJEP.pdf~
http://www.e.u-tokyo.ac.jp/cirje/research/dp/2008/2008cj203.pdf
library(quantreg)
data(engel)
attach(engel)
plot(income,foodexp,xlab="Household Income",ylab="Food Expenditure",type = "n", cex=.5)
points(income,foodexp,cex=.5,col="blue")
taus <- c(.05,.1,.25,.75,.9,.95)
RQ <- rq(foodexp~ income, tau=taus)
for(i in 1:ncol(RQ$coefficients)){
abline(RQ$coefficients[,i],col=i)
}
#ref(qr.jpeg,left,nowrap,50%,添付ファイルの画像)
*M-Estimation [#qf40738d]
COLOR(RED){そのうち加筆予定}
*最尤法 [#l86458a0]
関連するのは、以下だと思います。
nlm()
package:stats
optim()
package:stats
COLOR(RED){そのうち加筆予定}
COLOR(RED){内容が無いので、喧伝。[[(；ﾟдﾟ) R言語で最尤法を実行せよ！:http://uncorrelated.no-ip.com/cgi-bin/view.cgi/20090402/T]]}
*MCMC [#o2a687dd]
COLOR(RED){そのうち加筆予定}
*References [#g356b85e]
**書籍 [#h8a36313]
-[[浅野・中村(2000):http://www.amazon.co.jp/gp/product/4641160805/sr=8-1/qid=1155206048/ref=sr_1_1/250-7742157-1058652?ie=UTF8&s=gateway]]
-[[Greene(2003):http://www.amazon.co.jp/gp/product/0131108492/sr=8-1/qid=1155281794/ref=pd_bowtega_1/250-7742157-1058652?ie=UTF8&s=gateway]]
-[[Hamilton(1994):http://www.amazon.co.jp/gp/product/0691042896/ref=pd_sim_gw_4/250-7742157-1058652?ie=UTF8]]
-[[田中辰雄・中妻照雄編著(2006),『計量経済学のフロンティア』:http://www.keio-up.co.jp/np/isbn/4766412702/]]
-[[中妻(2003), 『ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析』:http://www.amazon.co.jp/gp/product/4766412702]]
-[[和合 肇編著(2005),『ベイズ計量経済分析―マルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用』:http://www.amazon.co.jp/gp/product/4492313397/sr=1-2/qid=1155870723/ref=sr_1_2/250-7513282-3114617?ie=UTF8&s=books]]
-[[Wooldridge(2002):http://www.amazon.co.jp/Econometric-Analysis-Cross-Section-Panel-Data/dp/0262232197/ref=pd_bxgy_b_img_b/503-7013025-2018353?ie=UTF8]]
**リンク [#f4df0207]
-[[Econometrics in R:http://cran.r-project.org/doc/contrib/Farnsworth-EconometricsInR.pdf]]
-[[CRAN Task View: Computational Econometrics:http://cran.md.tsukuba.ac.jp/src/contrib/Views/Econometrics.html]]
-[[パッケージ一覧:http://cran.md.tsukuba.ac.jp/src/contrib/PACKAGES.html]]
-[[GMMのコマンド:http://finzi.psych.upenn.edu/R/library/sde/html/gmm.html]]
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