广义矩方法(generalized method of moments GMM)是关于参数估计的一种原理，关于GMM的一般表述是由汉森(1982)提出的。GMM最大的优点是仅需要一些矩条件而不是整个密度。很多的估计量都可以视为GMM的特例，这些估计量包括普通最小二乘估计量、工具变量法估计量、两阶段最小二乘估计量、非线性联立方程系统的估计量以及动态理性预期模型的估计量等，在很多情况下即使极大似然估计量也可看作是GMM的一个特例。许多计量经济学的模型不是通过完全的分布假设而是通过矩条件来设定，例如带有不可观测的个体影响的动态平面数据模型和含有理性预期的微观经济模型，这些模型通常是使用GMM方法来估计的。

GMM方法的提出促进了金融计量经济学的发展，金融计量经济学的发展也为GMM方法提供了更为广阔的应用空间，同时也推动了GMM理论的完善。金融计量经济学(Financial Econometrics)是随着经济学的发展而产生的一门新的分支学科，它在发达国家也只有十余年的历史，而在中国则是刚刚提出的。金融计量经济学的发展除了得益于金融经济学的发展外，还得益于以下两个重要原因：一是特殊的计量经济方法的发展。70年代末和80年代初C．W．J．Granger和R．F．Engle创立了协整回归模型(Cointegration)，R．F．Engle和J．Cragg发展了条件自回归异方差模型(ARCH)，以及Hansen(1982)提出的GMM估计方法。这些在金融市场计量领域有着特殊应用价值的计量分析工具极大地推动了金融计量经济学的发展；二是金融市场数据采集预处理技术的发展。现代科学技术的进步特别是通讯和计算机技术的进步使得大量的金融即时数据可以及时获得，丰富与相对完整的金融数据使得深受数据贫乏困扰的计量经济学一旦转向金融领域就有了可以大显身手的用武之地。值得注意的是我国的国情以及金融环境与西方不同，因此不可能照搬照抄，必须要在借鉴西方先进理论的基础上针对我国自己的情况进行实际修正。只有这样才能建立具有中国特色的金融计量经济学理论。