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。

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。