面板矩方法（GMM）估计方法可以替代F检验和H检验吗？

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本人毕业论文，5年31个省关于3各变量的面板数据，老板要求建立PVAR模型。一直在论坛找帖子学习（笑哭）昨天自己用Eviews将数据进行了面板单位根检验，结果显示数据是平稳的，所以今天继续，看到有的论文说接下来应该是确定具体的模型，目前看到两种说法：
1、确定面板数据的模型一般要进行F检验和Hausman检验（貌似是适用所有的面板数据）
2、看到有直接建立PVAR模型的前辈的三个步骤：面板矩方法（GMM）估计PVAR模型；估计脉冲响应函数——脉冲响应；误差项的方差分解。（因为我的目的是建立PVAR模型，所以是不是直接按这个步骤来就行啊？）
所以请问各位大佬，面板矩方法（GMM）估计方法可以替代F检验和H检验来确定具体面板数据的PVAR模型吗？我可以直接按那个步骤来吗？


比较混乱了，也看到有小伙伴用Eviews做面板矩方法（GMM）估计方法的，请问有熟悉爱的小伙伴小时怎么实现嘛？

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关键词：F检验 GMM Hausman检验 hausman 面板单位根检验

所以这是要沉嘛

面板数据模型根据常数项和系数向量是否为常数，分为3种类型：混合回归模型（都为常数）、变截距模型（系数项为常数）和变系数模型（皆非常数）。
混合模型：      
变截距模型：   
变系数模型：   
判断一个面板数据究竟属于哪种模型，用F统计统计量：

隐约记得说，Eviews不能实现PVAR的，尽管刚刚用Eviews进行了单位根检验和协整检验，结果：数据平稳，存在协整关系。所以接下来应该用stata建具体模型了吧