内生性检验gmm回归stata代码

时间: 2023-07-09 11:34:13 浏览: 153
进行GMM回归的内生性检验可以使用Stata的ivreg2命令,以下是一个示例代码: ``` // 加载数据 use mydata.dta // 进行GMM回归 ivreg2 y (x1 x2 = z1 z2), gmm robust // 进行内生性检验 estat endogenous // 解释: // y: 因变量 // x1, x2: 内生变量 // z1, z2: 已知外生变量 // gmm: 使用GMM进行估计 // robust: 使用健壮标准误 // estat endogenous: 进行内生性检验 ``` 其中,ivreg2命令中的gmm表示使用GMM进行估计,robust表示使用健壮标准误。在进行完GMM回归后,使用estat endogenous命令进行内生性检验,Stata会输出内生性检验的结果。
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工具变量数少于内生变量数的内生性检验gmm回归stata代码

如果工具变量的数量少于内生变量的数量,可以使用LIML方法进行估计和内生性检验。以下是一个示例代码: ``` // 加载数据 use mydata.dta // 进行GMM回归 ivreg2 y (x1 x2 = z1 z2 z3), gmm robust // 进行内生性检验 ivregress 2sls x1 (y = z1 z2 z3), liml // 解释: // y: 因变量 // x1, x2: 内生变量 // z1, z2, z3: 已知外生变量 // gmm: 使用GMM进行估计 // robust: 使用健壮标准误 // ivregress 2sls: 使用2SLS进行估计 // liml: 使用LIML方法进行估计和内生性检验 ``` 在这个例子中,我们使用GMM进行估计,但是工具变量的数量少于内生变量的数量。因此,我们使用ivregress 2sls命令进行2SLS估计,并使用LIML方法进行内生性检验。注意,LIML方法需要在2SLS估计中使用。

交叉项固定效应模型gmm回归stata代码

交叉项固定效应模型(gmm)回归是一种常用的经济学分析方法,下面是使用Stata软件进行gmm回归的代码示例。 首先需要安装gmm命令,可以通过以下代码进行安装: ``` ssc install gmm ``` 然后,我们来看一个简单的交叉项固定效应模型(gmm)回归的示例代码: ``` //加载数据 use "data.dta", clear //交叉项固定效应模型(gmm)回归 xtreg y x1 x2 c.x3##i.id, fe twostep gmm lag(2 3) ``` 代码中,"data.dta"是我们要回归的数据集文件名,"y"是因变量,"x1"和"x2"是自变量,"x3"是交叉项,"id"是个体变量。"c.x3##i.id"表示将"id"作为固定效应,同时添加交叉项"x3"和"i.id"的交叉项。 "fe"表示使用固定效应模型,"twostep"表示使用两步估计法,"gmm"表示使用gmm方法估计参数,"lag(2 3)"表示使用2和3期的差异项作为工具变量。 以上是一个简单的交叉项固定效应模型(gmm)回归的Stata代码示例。

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