廣義矩估計
GMM方法指的是廣義矩估計（Generalized Method of Moments），它是一種參數估計方法，基於模型實際參數滿足的矩條件來形成估計量。這種方法是矩估計的一般化形式，適用於多種統計模型。
GMM的優點在於它只需要矩條件而非整個分布的信息，因此許多估計量都可以視為GMM的特例，如普通最小二乘法、工具變數法、兩階段最小二乘法、非線性聯立方程系統的估計量以及動態理性預期模型的估計量等。在某些情況下，極大似然估計量也可以看作是GMM的一個特例。
GMM的套用非常廣泛，特別是在金融計量經濟學領域。例如，在圖像處理和視頻分析中，GMM被用於聚類和噪聲消除。在圖像分段高斯混合模型中，假設特徵空間的點由待定參數的GMMs生成，然後使用期望最大化等算法計算最優的參數值以確定像素的類別。
此外，GMM也與許多其他統計方法緊密相關，如最大似然估計（MLE）和工具變數法（IV）。MLE通過假設隨機變數服從特定的分布來估計參數，而GMM則假設隨機變數遵循特定的矩條件。這使得GMM在某些情況下比MLE更穩健，儘管可能會導致估計量的有效性降低。
總的來說，GMM是一種強大且靈活的統計工具，適用於各種複雜的數據分析和建模場景。