系统gmm的stata命令

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

Stata中可以使用gmm命令进行GMM回归，下面是命令的基本语法：

gmm depvar indepvars (instrumvars) [if] [in] [weight], options

其中，depvar表示因变量，indepvars表示自变量，instrumvars表示工具变量，if和in用于指定样本，weight用于指定权重变量。options可以用于设置模型的各种参数，比如指定GMM估计的阶数和误差类型等。

需要注意的是，GMM回归需要提供有效的工具变量，否则会导致估计结果不准确。另外，Stata中还提供了其他的回归命令，比如regress和ivregress等，可以根据具体情况选择合适的命令进行回归分析。

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。