GMM回归稳健性检验stata代码

时间: 2023-09-06 12:08:21 浏览: 58
在Stata中,可以使用以下代码来进行GMM回归稳健性检验: ``` webuse griliches, clear quietly { // 模型设定 gmm (lwage = educ exper expersq) (educ = exper expersq), twostep robust // 稳健性检验 estat overid, j // 结果输出 estat summary } ``` 在这个示例中,我们使用了griliches数据集,并对lwage和educ进行GMM回归。我们使用twostep和robust选项来确保模型的稳健性。然后使用estat overid命令进行稳健性检验,最后使用estat summary命令输出结果。 请注意,在实际使用中,您需要根据您的数据和研究问题对模型进行适当的设定,并选择适当的检验方法。
相关问题

内生性检验gmm回归stata代码

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。

面板数据stata gmm回归控制变量检验代码

以下是Stata中进行GMM回归控制变量检验的示例代码: 注:以下示例代码使用Stata自带的auto数据集,仅供参考。 首先,加载数据: ``` sysuse auto ``` 然后,我们选择我们要用作解释变量和工具变量的变量,并生成仪器变量。在这个例子中,我们将使用mpg作为解释变量,weight和foreign作为控制变量,而gear_ratio作为工具变量: ``` gen iv = gear_ratio ``` 接下来,我们定义一个包含所有自变量的矩阵,以及一个包含所有控制变量的矩阵: ``` matrix X = mpg weight foreign iv matrix Z = weight foreign ``` 然后,我们使用xtabond2命令进行GMM回归,并进行控制变量检验。在这个例子中,我们使用两步估计法(Sargan检验): ``` xtabond2 price X, gmm(Z, twostep) robust small sargan ``` 在上面的命令中,price是因变量,X是包含所有自变量的矩阵,gmm()选项指定我们要使用GMM估计,Z是包含所有控制变量的矩阵,twostep选项指定我们使用两步估计法,robust选项指定我们使用异方差稳健的标准误,small选项指定我们使用小样本校正,sargan选项指定进行Sargan检验。 如果控制变量检验的p值小于0.05,则我们可以认为我们的控制变量是有效的。

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