关于系统GMM估计的序列相关和sargan检验的疑问

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老师，您好。我在用系统GMM两阶段估计做实证分析，进行序列相关检定和sargan检定时，显示如下结果（见截图）。
请问产生的原因是样本数量太小了吗？我采用了FD-GMM，控制工具变量个数之后，同样存在这样的问题。
但是，我看一些论文实证分析报告的回归结果（见截图），他们的样本数量也大多在200个左右，不论是采用SYS-GMM还是FD-GMM，并且在模型合理性检验的时候同样采用了两阶段的方法，并不存在上述问题。

谢谢老师！

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关键词：Sargan 系统GMM GMM估计 序列相关 SAR 分析报告 论文 模型 样本 左右

可能是工具变量的个数太多了。

  *--------
  *-6.5.2.6 弱工具变量问题(很重要)
        
        *-问题:
        *  当 T 较大时，如 T=30，则工具变量的数目会很多，会产生弱工具变量问题;
        
        *-解决办法：
        *  限制工具变量的个数, 即限定 L(p).y 作为工具变量的最大滞后阶数 p;
            global xx "L(0/2).(k ys) yr*"
            xtabond n L(0/1).w  $xx, maxldep(5) twostep
            estat sargan        
            estat abond
         
        *-此时, 只有 (L2.n, L3.n, L4.n, L5.n) 可以作为 D.L.y 的工具变量,
        * 而 L6.n 则不能作为工具变量               

    *-对于一般的内生性变量，处理方法相似
          xtabond n           $xx, maxlags(5) twostep endog(k)            
          estat sargan
          estat abond

我以前做的时候也出现你说的问题，我是工具变量太多导致的！而且我在做动态面板的时候忘记输入命令xtset id year,做的时候显示有380多个工具变量，而我的样本只有不到400个，后来输入该命令以后，工具变量减少为90个，不知道你会不会也犯了我之前犯的错误！

楼上说的是一个主要原因。不过一楼的结果里也提示了一个错误信息“... cannot calculate sargan value with dropped variable”。 因此，在回归时，你要删除解释变量 fdi_r 这个变量。