面板数据的gmm回归存在工具变量与控制变量代码

时间: 2024-02-05 08:14:09 浏览: 28
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: ```python 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。

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