真诚请教动态面板数据GMM分析

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我要replicate一篇文章，要用到动态面板数据GMM分析（GMM level/orthogonal deviation/system）。我刚知道Stata里有xtabond2命令。
我试了好几次，还是没办法得到一样的结果。
那个model是: y_t = y_(t-1) + y_(t+1)+ x_t + others
具体一点是　Consumption_t = Consumption_t-1 + Consumption_t+1 +price_t +others
作者提到y_(t-1) 和y_(t+1) 要用IV, 分别是 x_(t-1) 和x_(t+1) .但又提到，他们会像Arellano and Bond，运用所有可用的IV.我的理解是，
对每一期，他们会用所有lags of x. 但不明白对x_(t+1)应该怎么调整。
第一步的GMM-level,我就没办法得到一样的degree of freedom (Sargan test, Hausman test).　
所以第一个问题是，我可否从degree of freedom里知道他们用了什么IV.
数据总共有48800 (6100个组，8个时期）。外生变量（others)有22个。他们的degree of freedom for Sargan test/Hausman test分别是13和６。
所以想请教大家，这里我应该如何使用xtabond2。
基于自己的理解，我用的是(肯定有问题）:xtabond2 y  l.y  f.y  x others, gmm (l.x f.x eq(level)) iv(x others)
我想在这边求助，是因为我在replicate文章时碰到过很多这样的问题。以前和那些作者联系，讨论为什么我得不到同样的结果，比如芝加哥大学和ohio state等的教授。
花了很多精力后，他们最后才回信说自己原先的数据可能有问题，或是编程时出错。所以这次我想确认自己的方法正确后，再和他们讨论。
真诚地希望能在这边和大家一起讨论STATA. 谢谢。

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关键词：动态面板数据 面板数据 动态面板 GMM consumption orthogonal system others 文章 动态

问题高深

看xtabond2命令和一些我看过的论文的话，gmm（）括号里面用来放内生性解释变量，包括被解释变量的之后一期，这个是一定要的，因为gmm本来就是要使用自身滞后一期来解决内生性问题的。iv（）里面用来放外生性解释变量。不过最主要的一个问题是，如何来判定内生还是外生的问题，当然，这个也要看自己选择的变量而定……
楼主觉得如何呢，因为我最近也是在做gmm的东西，欢迎探讨。

不懂啊

很高端啊