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。

相关问题

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。

面板数据工具变量gmm回归自相关异方差检验及解决办法stata示例

在Stata中，进行面板数据工具变量GMM回归自相关异方差检验及解决办法可以采用下列步骤：

1. 运行面板数据工具变量GMM回归模型命令，例如：

xtivreg y x1 (x2 = z), gmm(lag(2 3)) ivopts(instruments, robust)

其中y是因变量，x1是第一个内生变量，x2是第二个内生变量，z是工具变量，gmm(lag(2 3))表示使用2阶和3阶滞后的工具变量，ivopts(instruments, robust)表示使用鲁棒标准误。

2. 进行自相关异方差检验，可以采用命令xtserial：

xtserial y, lags(1) tstat

其中lags(1)表示仅考虑1阶自相关，tstat表示输出检验统计量。

3. 进行异方差检验，可以采用命令xttest3：

xttest3

该命令会输出Breusch-Pagan/Cook-Weisberg检验和Koenker-Bassett检验的结果。

4. 如果检验发现存在自相关或异方差问题，可以采用下列方法解决：

- 自相关问题可以使用命令xtivreg的feoptions(reghdfe)选项，该选项可以进行高维固定效应模型的估计，从而消除自相关问题。

xtivreg y x1 (x2 = z), gmm(lag(2 3)) ivopts(instruments, robust) feoptions(reghdfe)

- 异方差问题可以使用命令xtivreg2进行异方差鲁棒回归：

xtivreg2 y x1 (x2 = z), gmm(lag(2 3)) ivopts(instruments) robust