stata面板数据gmm回归代码

以下是一个简单的Stata面板数据GMM回归模型的代码示例：

// 加载数据
use mydata.dta

// 设置面板数据
xtset id year

// 定义GMM回归模型
xtabond y x1 x2 x3, gmm(lag(2 4) iv(x4 x5))

// 查看回归结果
estimates table

其中，`mydata.dta`是你的面板数据文件名，`id`是个体标识变量，`year`是时间变量。`y`是因变量，`x1`、`x2`、`x3`是自变量，`x4`、`x5`是工具变量。

`gmm()`选项指定GMM估计方法，`lag()`选项指定延迟期数，`iv()`选项指定工具变量。`estimates table`命令显示回归结果。

相关问题

用stata进行多因变量的面板数据gmm回归代码

以下是一个多因变量面板数据GMM回归的Stata代码示例：

// 设置工作目录
cd "C:\myfolder"

// 导入数据
use "mydata.dta", clear

// 设置面板数据结构
xtset id year

// 定义仪器变量
gen instr = ...

// 定义工具变量
gen tool1 = ...
gen tool2 = ...
gen tool3 = ...

// 定义控制变量
gen control1 = ...
gen control2 = ...
gen control3 = ...

// 定义因变量
gen y1 = ...
gen y2 = ...
gen y3 = ...

// 定义自变量
gen x1 = ...
gen x2 = ...
gen x3 = ...

// 定义差分变量
gen dy1 = D.y1
gen dy2 = D.y2
gen dy3 = D.y3
gen dx1 = D.x1
gen dx2 = D.x2
gen dx3 = D.x3

// 定义一阶差分仪器变量
gen dinstr = L.instr
gen dinstr2 = L2.instr

// 定义一阶差分工具变量
gen dtool1 = L.tool1
gen dtool2 = L.tool2
gen dtool3 = L.tool3

// 定义一阶差分控制变量
gen dcontrol1 = L.control1
gen dcontrol2 = L.control2
gen dcontrol3 = L.control3

// 进行GMM回归
xtabond2 (y1 dy1 dx1 instr dinstr dinstr2 dtool1 dtool2 dcontrol1 dcontrol2, lag(1 2)), robust
xtabond2 (y2 dy2 dx2 instr dinstr dinstr2 dtool2 dtool3 dcontrol2 dcontrol3, lag(1 2)), robust
xtabond2 (y3 dy3 dx3 instr dinstr dinstr2 dtool1 dtool3 dcontrol1 dcontrol3, lag(1 2)), robust

在这个代码示例中，我们使用了 `xtabond2` 命令进行多因变量面板数据GMM回归。我们首先定义了仪器变量、工具变量、控制变量、因变量和自变量，并生成了一阶差分变量、一阶差分仪器变量、一阶差分工具变量和一阶差分控制变量。然后我们分别对每个因变量进行GMM回归，并使用 `robust` 选项进行异方差-稳健标准误估计。

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。