GMMはかなり一般的な仮定の下で一致性をもって推定を行える上に、GMMが登場する前にあった多くの推定量をその特殊ケースとして解釈できることから、非常に有用な広範なクラスの推定量と言える。GMMが登場することによって、それまでは実証が困難と考えられていた複雑な非線形モデルも、直接実証することが可能となった。ポストGMMとして、計量経済学の理論研究者の間で盛んに研究が行われている推定量。最尤法.以下に最尤法の基本的な考え方を説明する。通常の古典的計量経済分析においては、パラメーターは未知の固定された値であり、データが確率変数であると解釈する。すなわち、我々が手にするデータは背後にある(観測できない)母集団から確率を伴って発生された数値である、と解釈する(厳密には確率変数とは実数値関数であるが、ここでは説明の便宜上このように記しておく)。例えば最小二乗法では、残差平方和を計算し、それを未知パラメーターで偏微分して推定量を求める。ここでは、あくまでもデータが確率変数であることに注意しておこう。一方、最尤法ではデータは固定された値であり、未知パラメーターが確率変数であると解釈する。このように解釈する背後には、次のような考え方が存在しているとされる。われわれが観測できたデータは、母集団にある(とされる)データ発生メカニズムから最大の確率を伴って発生されたものである。尤度とは確率の言い換えに過ぎないとすれば、その尤度が最大の状態で未知パラメーターを求めることができれば、それが最尤推定量になる。実際の計算方法としては、まず尤度関数を導出する。簡単化のために関数の対数をとり、対数尤度関数を導く(対数関数は単調増加関数であるので、尤度関数の最大化と対数尤度関数のそれとは同値である)。ここでは簡単に単純回帰を例に説明しよう。まず以下の式を考える:同時・連立方程式体系.時系列計量経済学.定常系列と非定常系列.時系列分析では単時系列と復時(パネル)系列を用いる。系列には定常データと非定常データがある。系列が単位根や共和分を持つかどうかが問題となる。単位根と共和分.単位根検定.先にランダム・ウォークどうしの変数を回帰した場合の話をしたが、単位根検定とは基本的に変数がランダム・ウォークであるか否かを検定する方法である。