gmm回归stata命令

Stata中可以使用gmm命令进行GMM回归，下面是命令的基本语法：

gmm depvar indepvars (instrumvars) [if] [in] [weight], options

其中，depvar表示因变量，indepvars表示自变量，instrumvars表示工具变量，if和in用于指定样本，weight用于指定权重变量。options可以用于设置模型的各种参数，比如指定GMM估计的阶数和误差类型等。

需要注意的是，GMM回归需要提供有效的工具变量，否则会导致估计结果不准确。另外，Stata中还提供了其他的回归命令，比如regress和ivregress等，可以根据具体情况选择合适的命令进行回归分析。

相关问题

GMM回归 stata

GMM回归是一种广义矩估计方法，它可以用于解决回归模型中的内生性问题。在Stata中，可以使用xtabond2命令进行GMM回归分析。GMM回归分为一步估计和两步估计，其中一步估计又分为差分GMM和系统GMM。差分GMM只利用了差分后的数据，而系统GMM则同时利用了差分和水平方向上的数据。在实际应用中，系统GMM通常比差分GMM更有效。在GMM回归中，还需要注意工具变量的选择和有效性检验。

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。