系统GMM与差分GMM的区别

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动态面板模型设定中将被解释变量的滞后项作为解释变量引入到回归模型中，使得模型具有动态解释能力，但模型中存在内生性问题。GMM 方法对原水平模型和差分变换后的模型同时进行估计。GMM有差分GMM与系统GMM这两种方法，对比而言，系统GMM解决了差分GMM的一些遗漏误差，更倾向于使用系统GMM方法做估计。

     在做GMM的估计时，本人更倾向于使用xtabond2   语句,输入命令后，会直接输出AR，Hansen、Sargan这几个检验结果
     在命令上的区别。xtabond只能做差分，xtabond2两者都能做，默认是SYS，如果需要做DIFF，需要去掉水平方程，在后面加上nolevel，，xtdpdsys是官方程序，做SYS的语句

      要使用DIFF-GMM与SYS-GMM命令STATA需要先SSC install  xtabond2   
     不管是SYS还是DIFF在STATA中需要注意的点：1、必须要通过两个检验，AR1小于0.1，AR2大于0.1;Hansen 大于0.1
                                                                        2、代码中必须加robust，很多同学会出现不加robust，所有都是显著的，但是这是错的代码

     附上一个简单的DIFF和SYS-GMM代码供朋友们参考，希望对你们有帮助,如果有需要问题，测算结果时出现其他错误的，可以联系V：Amzing2018
SYS-GMM:xtabond2 y l1.y x1 x2 x3 x4 x5  x6,gmm(x1 x2 x3 x4,l(1 1) collapse )iv(l(3 3)x5 x6 ) robust two
DIFF-GMM：xtabond2 y l1.y x1 x2 x3 x4 x5  x6,gmm(x1 x2 x3 x4,l(1 1) collapse )iv(l(3 3)x5 x6 ) nolevel robust two

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关键词：系统GMM 差分GMM GMM Collapse xtdpdsys

程程1011 发表于 2020-4-3 14:17
动态面板模型设定中将被解释变量的滞后项作为解释变量引入到回归模型中，使得模型具有动态解释能力，但模型 ...

gmm括号里的外生变量怎么选的呢？

想请教一下AR1和AR2的检验，看到很多地方说AR要小于0.05，AR2大于0.05，但是现在做的一篇实证审稿人提出AR1要小于0.05，但我做的结果在0.05-0.1之间，不知道这个标准到底是如何，好担心因为这个拒稿，求大神解答指导

Erruer 发表于 2020-5-7 18:32
想请教一下AR1和AR2的检验，看到很多地方说AR要小于0.05，AR2大于0.05，但是现在做的一篇实证审稿人提出AR1 ...

请问AR(1)最后是怎么调的？

西商学术 发表于 2020-8-6 23:11
请问AR(1)最后是怎么调的？

做GMM模型，先选择你想要用的命令，我一般选择xtabond2命令，之后挑选内生外生变量，将变量放在gmm和iv里面，详情可看帖子里的简单代码，不断调整滞后期，使得模型符合检验。
GMM最难的是手动调整滞后期，所以本人开发了一个自动运算筛选的软件，省去手动调整过程。

程程1011 发表于 2020-8-17 10:57
做GMM模型，先选择你想要用的命令，我一般选择xtabond2命令，之后挑选内生外生变量，将变量放在gmm和iv里 ...

什么软件呀

你好，我在用系统GMM对静态面板数据进行回归，也也想使用聚类稳健标准误，请问命令该怎么写呢？

程程1011 发表于 2020-8-17 10:57
做GMM模型，先选择你想要用的命令，我一般选择xtabond2命令，之后挑选内生外生变量，将变量放在gmm和iv里 ...

您的软件如何获得{:0_280:}{:0_280:}

求自动运算筛选软件

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