stata中gmm应该用什么命令完成，这些命令有什么注意事项

如题，写论文时遇到需要加入因变量滞后项的情况，查询资料后发现需要用到gmm估计。但不清楚gmm在stata中的具体操作以及工具变量的选取上需要注意哪些问题，希望各位大神不吝赐教。

alexyiww 发表于 2017-4-30 11:14
好的，我刚刚尝试着做了一下xtabond2的回归，回归命令如下：
xi:xtabond2 E l.E serviceshare lncap ln ...

AR1 AR2 sargan 都为o
AR1最好小于0.1；AR2应大于0.1；sargan越大越好

XTABOND2，XTDPDSYS命令

PX0706 发表于 2017-4-30 10:42
XTABOND2，XTDPDSYS命令

你好，我在网上也看到有说要用到xtabond2命令的，那在这个命令里面，gmm后面括号里的变量都应该是哪些变量，iv后面的变量又应该是哪些。这些工具变量的选择应该遵循什么原则？

alexyiww 发表于 2017-4-30 11:02
你好，我在网上也看到有说要用到xtabond2命令的，那在这个命令里面，gmm后面括号里的变量都应该是哪些变量 ...

这个你看说明书

PX0706 发表于 2017-4-30 11:04
这个你看说明书

好的，我刚刚尝试着做了一下xtabond2的回归，回归命令如下：
xi:xtabond2 E l.E serviceshare lncap lnfdiin lnfdiout lngdpp i.A,gmm(l.E d.serviceshare d.lncap  d.lngdpp,lag(1 2)) iv(serviceshare lncap lngdpp) small
结果如下：
Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM
-----------------------------------------------------------------------------
> -
Group variable: R                               Number of obs      =     2835
> 7
Time variable : A                               Number of groups   =      203
> 4
Number of instruments = 151                     Obs per group: min =         
> 1
F(19, 28337)  =   4069.20                                      avg =     13.9
> 4
Prob > F      =     0.000                                      max =        1
> 4
-----------------------------------------------------------------------------
> -
           E |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval
> ]
-------------+---------------------------------------------------------------
> -
           E |
         L1. |   .9141246   .0044335   206.18   0.000     .9054347    .922814
> 6
             |
serviceshare |   .0023779   .0007905     3.01   0.003     .0008284    .003927
> 4
       lncap |   .0233874   .0017611    13.28   0.000     .0199355    .026839
> 3
     lnfdiin |  -.0054094   .0005647    -9.58   0.000    -.0065163   -.004302
> 6
    lnfdiout |  -.0018773   .0005507    -3.41   0.001    -.0029567   -.000797
> 9
      lngdpp |   .0008616   .0001982     4.35   0.000     .0004732    .001249
> 9
    _IA_2001 |   .0078857    .001098     7.18   0.000     .0057337    .010037
> 8
    _IA_2002 |   .0085812   .0010932     7.85   0.000     .0064385    .010723
> 9
    _IA_2003 |   .0116029   .0011058    10.49   0.000     .0094355    .013770
> 4
    _IA_2004 |    .004941   .0011065     4.47   0.000     .0027722    .007109
> 8
    _IA_2005 |   .0011809   .0011049     1.07   0.285    -.0009847    .003346
> 5
    _IA_2006 |   .0064189   .0011104     5.78   0.000     .0042424    .008595
> 3
    _IA_2007 |   .0043475   .0011049     3.93   0.000     .0021818    .006513
> 2
    _IA_2008 |  -.0035083   .0011079    -3.17   0.002    -.0056799   -.001336
> 8
    _IA_2009 |   .0040814   .0010833     3.77   0.000      .001958    .006204
> 7
    _IA_2010 |  -.0064321   .0010787    -5.96   0.000    -.0085464   -.004317
> 8
    _IA_2011 |   .0023802   .0010861     2.19   0.028     .0002513     .00450
> 9
    _IA_2013 |   .0000941   .0011031     0.09   0.932    -.0020681    .002256
> 2
    _IA_2014 |   .0057314   .0010816     5.30   0.000     .0036114    .007851
> 5
       _cons |    .073254   .0052565    13.94   0.000     .0629509    .083557
> 1
-----------------------------------------------------------------------------
> -
Instruments for first differences equation
  Standard
    D.(serviceshare lncap lngdpp)
  GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)
    L(1/2).(L.E D.serviceshare D.lncap D.lngdpp)
Instruments for levels equation
  Standard
    serviceshare lncap lngdpp
    _cons
  GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)
    D.(L.E D.serviceshare D.lncap D.lngdpp)
-----------------------------------------------------------------------------
> -
Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -71.62  Pr > z =  0.00
> 0
Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z =  11.81  Pr > z =  0.00
> 0
-----------------------------------------------------------------------------
> -
Sargan test of overid. restrictions: chi2(131)  =2087.28  Prob > chi2 =  0.00
> 0
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)

Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets:
  GMM instruments for levels
    Sargan test excluding group:     chi2(79)   = 336.19  Prob > chi2 =  0.00
> 0
    Difference (null H = exogenous): chi2(52)   =1751.09  Prob > chi2 =  0.00
> 0
  iv(serviceshare lncap lngdpp)
    Sargan test excluding group:     chi2(128)  =2072.53  Prob > chi2 =  0.00
> 0
    Difference (null H = exogenous): chi2(3)    =  14.75  Prob > chi2 =  0.00
> 2
能否帮忙解释下应该怎么解读这个回归结果，说明下这个回归结果里面出了什么问题，多谢？

alexyiww 发表于 2017-4-30 11:02
你好，我在网上也看到有说要用到xtabond2命令的，那在这个命令里面，gmm后面括号里的变量都应该是哪些变量 ...

gmm(内生工具变量) iv(严格外生工具变量)
选iv里的变量时，可以选择输出结果较好的变量