GMM中 的AR(2)统计量问题

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dif-GMM和sys-GMM由于一阶差分后仍然存在内生性问题，所有用解释变量水平或差分项做工具变量，因此残差项AR(1)肯定存在自相关，而AR(2)要不相关，这样的模型效果才比较好，我想问AR(1)统计量大于多少才对呢？有人说是大于0.05，有人说要更大。到底是多少呢？

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关键词：计量问题 GMM 统计量 内生性问题 解释变量 统计 模型

自己顶一个，大家帮个忙呗。

不能说的这么绝对，统计是依概率办事，我们只相信显著拒绝某一事件，对于拒绝域边缘值则要慎重

一般是大于0.05就可以了吧？（Baum An introduction to economics using stata  Ch9 p236 例子 中AR(2) 0.077, 提到这些measure 都acceptable，但没具体说一定要0.05)
就在95%水平上支持H0，即不存在自相关
<0.05 则拒绝原假设，有自相关
不过置信区间只要说明在哪个水平上支持或拒绝就可以了吧 不一定要有标准吧
可以再看看Eliza Mileva Using Arellano-Bnd Dynamic Panel GMM Estimators in STAta

4# sophiafinn
请问你的代码是什么，后面加robust small和不加，这些统计量会有很大的变化啊。待估参数倒变化不大