广义矩估计过度识别是干嘛的

在统计学和经济学中，广义最小二乘（Generalized Least Squares, GLS）是一种用于处理非线性模型或误差分布不明确情况下的参数估计方法。过度识别（Overidentification）是指模型中包含的参数数量超过了可以被数据唯一确定的数量，即有更多的方程或约束条件比模型中的未知参数多。

当模型过度识别时，有两个主要问题：

1. **多重共线性**：过多的方程可能导致变量间存在高度相关的性质，这使得估计的系数变得不稳定，估计的标准误差会增大，可能产生误导性的结果。

2. **识别问题**：虽然理论上有足够的信息来估计所有参数，但由于数据限制或其他原因，实际估计过程中可能会遇到参数无法准确区分的情况。

在这种情况下，研究人员通常会检查是否存在冗余的方程，或者评估不同参数组合的模型选择（例如通过AIC、BIC等信息准则）。解决过度识别的方法包括删减无效的方程、调整模型结构、使用工具如差分或变系数模型，或者考虑使用更复杂的估计技术，如贝叶斯估计或通过模型选择确定最佳子集。

相关问题

广义矩估计的matlab

广义矩估计是一种统计参数估计的方法，通常用于拟合概率分布或回归模型。在Matlab中，可以使用现有的统计工具箱或编写自定义的代码来进行广义矩估计。

在Matlab中进行广义矩估计，首先需要准备数据集，并确定要估计的参数和分布形式。然后可以使用stats工具箱中的函数，比如使用“fitdist”函数来对数据进行拟合，或者使用“regress”函数进行回归分析。

另外，也可以编写自定义的代码来实现广义矩估计。通过定义估计函数和目标函数，利用数值优化方法（如最小二乘法或拟合优化）来求解参数的估计值。Matlab提供了丰富的数值计算和优化函数，可以方便地实现这一过程。

在使用Matlab进行广义矩估计时，需要注意数据的特性和所选用的估计方法，以确保结果的准确性和可靠性。此外，对实际问题有一定的理解和经验也是非常重要的，可以帮助选择合适的估计方法并对结果进行解释和验证。

总之，在Matlab中进行广义矩估计需要熟练掌握统计工具箱的函数和数值计算方法，以及对实际问题的理解和分析能力，这样才能有效地进行参数估计并得到有意义的结果。

系统广义矩估计stata代码

系统广义矩估计是一种统计方法，适用于在有限观测数据下，估计参数的较大类别。它可以通过比较样本矩和理论矩的差异来估计参数值，可以用于个体、组、时间等多种情况下的研究。

在Stata中，系统广义矩估计可以通过使用“sysGMM”命令来实现。该命令需要输入变量名称、以及要估计的模型等参数。

例如，下面的代码实现了一个系统广义矩估计，将一个二项回归模型应用于样本数据中：

sysGMM depvar indepvars, eqs (1 2) inst(vars) lvvar(lvvarlist) difflag diffopt

其中，“depvar”和“indepvars”分别指定因变量和独立变量名称；“eqs”参数指定估计方程，本例中为1和2两个方程；“inst”参数指定要用作工具的变量；“lvvarlist”参数指定延迟变量名称；“difflag”指定是否使用（1）或不使用（0）差分运算；“diffopt”指定要在何处进行差分。

通过使用Stata中的系统广义矩估计命令，研究人员可以估计不同类型的模型，并将其应用于多种具体情况下。