首先说下GMM是做什么用的,GMM的意义在于当计量模型中的解释变量具有内生性时(即解释变量与扰动项相关),解决内生性问题时使用。解决内生性问题需要使用工具变量法,具体而言会涉及使用2SLS和矩估计,但是使用矩估计时需要满足阶条件(不可识别、恰好识别、过度识别)和秩条件,当阶条件为过度识别时,矩估计就行不通了,此时就需要广义矩估计,即GMM了(这个说起来麻烦,我就不说了)。总之,GMM是要解决内生性问题,和2sls一样需要你先找工具变量。之后可以按照如下命令:
ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2)
或者ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2),igmm
然后输入estat overid来检验过度识别
如果J统计量被拒绝,则过度识别不成立。


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