面板数据的gmm回归存在工具变量与控制变量代码
时间: 2024-02-05 17:14:17 浏览: 24
以下是使用Python的statsmodels包进行面板数据GMM回归的示例代码,包括工具变量和控制变量:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 读取面板数据
data = pd.read_csv('panel_data.csv')
# 定义自变量、工具变量和控制变量
exog_vars = ['var1', 'var2', 'var3']
endog_var = 'y'
instrument_vars = ['instru1', 'instru2']
control_vars = ['control1', 'control2']
# 定义面板数据模型
mod = sm.GMM(endog=data[endog_var], exog=data[exog_vars], instrument=data[instrument_vars], missing='drop')
# 添加控制变量
if control_vars:
mod = mod.fit(cov_type='cluster', cov_kwds={'groups':data['group']}, iter_limit=100, method='nm', maxiter=100)
X = np.column_stack([mod.fittedvalues, data[exog_vars], data[control_vars]])
else:
mod = mod.fit(cov_type='cluster', cov_kwds={'groups':data['group']}, iter_limit=100, method='nm', maxiter=100)
X = np.column_stack([mod.fittedvalues, data[exog_vars]])
# 输出回归结果
print(mod.summary())
```
在这个示例中,我们使用`sm.GMM()`函数来定义面板数据模型。`endog`参数是因变量,`exog`参数是自变量,`instrument`参数是工具变量,`missing`参数表示是否删除缺失值。我们可以通过添加`control_vars`参数来添加控制变量。在这个示例中,我们使用了`cov_type='cluster'`参数来指定聚类标准误,`cov_kwds={'groups':data['group']}`参数来指定分组变量,`iter_limit=100`参数来指定迭代次数,`method='nm'`参数来指定优化方法,`maxiter=100`参数来指定最大迭代次数。
最后,我们使用`mod.summary()`函数来输出回归结果。