系统gmm的stata命令
时间: 2023-12-16 13:04:37 浏览: 89
关于 GMM 的 Stata 命令,主要有以下几个:
1. gmm:进行广义矩估计,可用于解决具有内生性问题的模型。
2. xtabond:进行差分广义矩估计,可用于解决面板数据中的内生性问题。
3. ivregress:进行一般仪器变量估计,可用于解决具有内生性问题的模型。
4. areg:进行异质性面板数据模型估计,可用于解决异质性面板数据中的内生性问题。
以上命令的具体使用方法可以参考 Stata 官方文档。
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。
动态gmm模型stata命令
Stata中没有内置的动态GMM模型命令,但是您可以使用第三方的命令,如`xtabond2`或`xtgmm`来进行估计。
`xtabond2`命令可以用于估计动态面板数据模型,其语法如下:
```
xtabond2 depvar indepvars, gmm(lags(#)) system(eq) ivstyle(2) igls
```
其中,`depvar`是因变量,`indepvars`是自变量,`lags(#)`指定GMM估计使用的滞后期数,`system(eq)`表示使用系统方程估计,`ivstyle(2)`表示使用Arellano-Bond型的IV估计,`igls`表示使用iterative GLS估计。
另一个可选的命令是`xtgmm`,它可以用于估计广义矩估计(GMM)模型,其语法如下:
```
xtgmm depvar indepvars, gmm(lags(#)) sys(eq) igls
```
其中,`depvar`和`indepvars`含义同上,`lags(#)`指定GMM估计使用的滞后期数,`sys(eq)`表示使用系统方程估计,`igls`表示使用iterative GLS估计。
请注意,这些命令都是第三方命令,您需要先安装才能使用。