面板数据的gmm回归存在工具变量与控制变量代码

以下是一个面板数据的GMM回归模型的工具变量和控制变量代码的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from linearmodels.panel import PanelOLS
from linearmodels.iv import IVGMM

# 导入面板数据
data = pd.read_csv('panel_data.csv')

# 定义工具变量
instruments = ['instrument_1', 'instrument_2']

# 定义控制变量
controls = ['control_1', 'control_2', 'control_3']

# 按照实体和时间进行分组
data = data.set_index(['entity_id', 'time'])

# 定义因变量和自变量
y = data['dependent_variable']
x = data[['independent_variable'] + controls]

# 使用 PanelOLS 进行固定效应面板回归，控制变量为 controls
fixed_effects_model = PanelOLS(y, x, entity_effects=True)
fixed_effects_results = fixed_effects_model.fit()

# 使用 IVGMM 进行 GMM 回归，工具变量为 instruments，控制变量为 controls
gmm_model = IVGMM(y, x, instruments=instruments, weights='robust')
gmm_results = gmm_model.fit()

# 输出结果
print(fixed_effects_results)
print(gmm_results)

需要注意的是，这只是一个示例，具体的工具变量和控制变量需要根据你的数据和研究问题来确定。另外，需要安装 `linearmodels` 库才能运行上述代码。