GMM回归 stata

时间: 2023-12-06 11:04:14 浏览: 38
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。
相关问题

gmm回归stata命令

GMM回归(Generalized Method of Moments regression)是一种经济学中用于估计参数的方法,通常用于解决内生性问题。在Stata中,可以使用`gmm`命令进行GMM回归分析。 以下是一个简单的GMM回归示例: ``` sysuse auto, clear * 定义工具变量 gen instru = weight / (length^2) * 定义被解释变量和解释变量 gen log_price = log(price) gen foreign_dum = foreign == 1 * 执行GMM回归 gmm log_price foreign_dum mpg weight instru, instruments(instru) twostep ``` 在此示例中,我们使用了`auto`数据集,其中包含了汽车价格和其他特征。我们使用`instru`作为工具变量,该变量是汽车重量与长度平方之比。我们使用`log_price`作为被解释变量,`foreign_dum`和`mpg`作为解释变量。`gmm`命令中的`instruments()`选项指定了工具变量的名称,`twostep`选项指定使用两步估计法。 执行完上述命令后,Stata会输出GMM回归结果,包括估计系数、标准误、t值和p值等信息。

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。

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