Resumen

El método generalizado de momentos (GMM) ha sido ampliamente aplicado para la estimación de modelos no lineales en economía y finanzas. Aunque el método generalizado de momentos tiene buenas propiedades asintóticas bajo condiciones de regularidad bastante moderadas, su desempeño en muestra finita no es muy bueno. Con el fin de mejorar el desempeño en muestra finita de los estimadores del método generalizado de momentos, este artículo estudia el error cuadrático medio de orden superior de los estimadores de momentos eficientes de dos pasos del método generalizado de momentos para modelos no lineales. Específicamente, consideramos un modelo general de regresión no lineal con endogeneidad y derivamos el error cuadrático medio de orden superior asintótico para el estimador de momentos eficiente de dos pasos del método generalizado de momentos para este modelo utilizando técnicas iterativas y teorías asintóticas de orden superior. Nuestros resultados teóricos permiten que el número de momentos crezca con el tamaño de la muestra, y son adecuados para modelos generales de restricción de momentos, que contienen

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Método de momentos; Modelos no lineales; Economía; Finanzas; Rendimiento de muestra finita; Estimadores
• Keywords:Method of moments; Nonlinear models; Economics; Finance; Finite sample performance; Estimators