有哪位大神可以帮我看看这个gmm回归结果有什么问题吗

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. xtabond2 lncases lnincome lngdp  lnpcdi law , gmmstyle(lncases lnincome lngdp  lnpcdi law ) two
> step
Favoring space over speed. To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm.
Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations.
Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular.
  Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation.
  Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative.

Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM
------------------------------------------------------------------------------
Group variable: area                            Number of obs      =       310
Time variable : year                            Number of groups   =        31
Number of instruments = 208                     Obs per group: min =        10
Wald chi2(4)  =   6867.13                                      avg =     10.00
Prob > chi2   =     0.000                                      max =        10
------------------------------------------------------------------------------
     lncases |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    lnincome |   .3715157   .0602629     6.16   0.000     .2534026    .4896287
       lngdp |   .8788493    .048182    18.24   0.000     .7844144    .9732842
      lnpcdi |   .5956925   .0914476     6.51   0.000     .4164585    .7749266
         law |  -.2291436   .0183269   -12.50   0.000    -.2650637   -.1932234
       _cons |  -4.476327   .3986447   -11.23   0.000    -5.257656   -3.694998
------------------------------------------------------------------------------
Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable.

Instruments for first differences equation
  GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)
    L(1/9).(lncases lnincome lngdp lnpcdi law)
Instruments for levels equation
  Standard
    _cons
  GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)
    D.(lncases lnincome lngdp lnpcdi law)
------------------------------------------------------------------------------
Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z =  -0.47  Pr > z =  0.636
Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z =  -3.84  Pr > z =  0.000
------------------------------------------------------------------------------
Sargan test of overid. restrictions: chi2(203)  =1727.53  Prob > chi2 =  0.000
  (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(203)  =  30.24  Prob > chi2 =  1.000
  (Robust, but weakened by many instruments.)

Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets:
  GMM instruments for levels
    Hansen test excluding group:     chi2(168)  =  30.50  Prob > chi2 =  1.000
    Difference (null H = exogenous): chi2(35)   =  -0.26  Prob > chi2 =  1.000


.

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关键词：回归结果 GMM Restrictions observations Instruments relative number matrix speed

xtabond2中一般要设置被解释变量的滞后项，除非你不是做动态面板。
2个warnings：
1.工具变量的个数太多。
通过设定lag（）或/与collapse加以限制。
2.两步法的标准误没有纠偏
通过加入robust解决。
AR(2)与sargan都没有通过，工具变量的选择无效。

xiongjerry 发表于 2015-2-23 16:18
xtabond2中一般要设置被解释变量的滞后项，除非你不是做动态面板。
2个warnings：
1.工具变量的个数太多。 ...

请问如何看AR与sargan是否通过呢？

不道使车遥8 发表于 2017-12-17 14:26
请问如何看AR与sargan是否通过呢？

嗯，我自己找到答案了。
一般做自相关检验   AR(1)都会小于0.05  关键是看AR(2)  大于0.05就行 ，sargan最好大于0.1，但是大于0.05也算是通过了。

楼主能贴一下代码吗？谢谢了

xiongjerry 发表于 2015-2-23 16:18
xtabond2中一般要设置被解释变量的滞后项，除非你不是做动态面板。
2个warnings：
1.工具变量的个数太多。 ...

你好， 第二warning， 我加了robust, 还是同意的warning出现， 我只有第二个， 没有第一个warning. 请问如何解决

多多尝试吧，也遇到了这样的问题

xiongjerry 发表于 2015-2-23 16:18
xtabond2中一般要设置被解释变量的滞后项，除非你不是做动态面板。
2个warnings：
1.工具变量的个数太多。 ...

请问如果加了robust还是出现第二个warning，有影响吗

Jasmine舒 发表于 2019-9-17 15:53
请问如果加了robust还是出现第二个warning，有影响吗

同问，我也遇到了这个问题，最后该怎么解决呢？