GMM的stata操作步骤
系统gmm检验步骤
系统gmm检验步骤
系统GMM检验的步骤包括以下几个关键环节：
1. 模型设定：需要根据研究问题设定动态面板数据模型，这通常涉及到因变量的滞后项作为解释变量，以捕捉动态关系。
2. 选择工具变量：在GMM中，选择合适的工具变量（IV）是关键。
工具变量应该与模型中的随机干扰项不相关，但与解释变量相关。
3. 过度识别检验：使用Hansen检验来判断工具变量的有效性。
原假设是所有工具变量都是有效的。
如果p值大于0.1，通常认为不能拒绝原假设，即工具变量是有效的。
如果p值显著，则说明至少有一个工具变量是无效的。
4. 模型估计：在Stata中，可以使用`xtabond2`命令进行系统GMM估计，该命令结合了差分GMM和系统GMM的优点，能够同时处理固定效应和随机效应。
此外，`xtbcfe`命令也可用于处理某些类型的固定效应模型。
5. 模型诊断：除了Hansen检验，还需要进行其他诊断检验，如Sargan检验、AR(1)和AR(2)序列相关检验等，以确保模型估计的一致性和稳健性。
6. 结果解释：根据GMM估计的结果，解释各个变量的系数，并讨论其经济意义和实证研究的含义。
总的来说，在进行系统GMM检验时，需要对模型的设定、工具变量的选择、估计方法、以及模型的诊断检验等方面进行综合考虑，确保估计结果的准确性和可靠性。
gmm估计方法stata
gmm估计方法stataGMM 估计方法是一种参数估计方法，它是广义矩估计法的一种特殊形式。
GMM 估计方法通过构造题目中的未知参数的样本矩来估计参数，这种方法可以通过软件 Stata 实现。
在 Stata 中进行 GMM 估计方法，首先需要使用 gmm 命令进行设置。
gmm 命令的基本设置格式如下：gmm depvar (instrum:list varlist) [, option]其中，depvar 是被解释变量，instrum 是工具变量，option 表示其他设置选项。
GMM 估计方法的两个重要参数是工具变量和矩阵权重矩阵。
在Stata 中，可以使用ivregress 命令来生成工具变量。
同时，Stata 还提供了弱工具变量下的优化算法，用户可以通过 ivreg2 命令进行设置。
在进行 GMM 估计方法之前，需要先确定样本矩的形式，并确定权重矩阵的构造方式。
对于 GMM 估计方法的权重矩阵，可以使用被广泛引用的认可的经验记述变量或等权重矩阵来构建。
根据样本数据的特征，选择一种合适的矩阵会产生更精确的估计结果。
在实际应用中，GMM 估计方法可以用于计算模型的峰值位置、变化趋势及其他未知参数。
这种方法在金融学、计量经济学、卫生经济学、国际贸易和宏观经济政策等领域得到广泛应用。
在 Stata 中，通过对gmm 命令中 option 等参数进行设置，可以轻松完成 GMM 估计方法的计算。
总之，GMM 估计方法是一种重要的参数估计方法，Stata 软件的GMM 模块提供了实现该方法的便利性。
无论是在学术研究还是实践应用中，这种方法都拥有广泛应用前景。
GMM的stata操作步骤
GMM的sta操作步骤广义矩估计（Generalized Method of Moments，即GMM）一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。
Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。
reg ldi lofdi estimates store ols xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr) estimates store iv hausman iv ols （在面板数据中使用工具变量，Sta 提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1](varlist_2=varlist_iv)（选择项可以为fe，re 等，表示固定效应、随机效应等。
详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。
“恰好识别”时用2SLS。
2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS 前定变量的要求而得到一致估计量。
t p t q t p 二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。
但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)estimates store hetero xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls estimates store homo local df = e(N_g) - 1 lrtest hetero homo,df(`df')面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl 则存在一种更有效的方法，即GMM。
gmm估计方法stata
GMM估计方法Stata引言•GMM估计方法在经济学中被广泛使用，尤其是在计量经济学和金融经济学领域。
它是一种基于广义矩估计原理的非参数估计方法，能够帮助研究人员有效地估计参数。
本文将介绍GMM估计方法在Stata软件中的应用。
GMM基本原理•广义矩估计（Generalized Method of Moments，简称GMM）是一种建立在矩条件下的参数估计方法。
它基于经济模型的矩条件，通过寻找满足一组矩条件的参数估计值来对模型进行拟合。
GMM的优点•GMM估计方法具有以下优点：1.弱经济假设：GMM对经济模型的假设要求较弱，适用范围广。
2.一致性和渐近正态性：GMM估计方法在一定条件下能够保证估计结果的一致性，并且估计量在大样本下满足渐近正态分布。
3.较高的效率：相对于最小二乘估计方法，GMM估计方法通常具有更高的效率。
GMM在Stata中的应用•Stata是一款专业的统计软件，集成了丰富的数据处理和分析功能。
它提供了强大的GMM命令，可以方便地进行GMM估计。
使用GMM命令进行估计•在Stata软件中，可以使用gmm命令进行GMM估计。
下面介绍一下基本的使用方法。
语法说明•gmm命令的基本语法如下：gmm depvar [indepvars] [if] [in] [weight], options–depvar：被解释变量（因变量）。
–indepvars：解释变量（自变量）。
–if：条件筛选语句。
–in：样本范围。
–weight：样本权重。
–options：其他选项。
GMM估计步骤•使用gmm命令进行GMM估计一般包含以下步骤：步骤1：指定模型•在使用gmm命令进行GMM估计之前，首先需要指定经济模型，并定义矩条件。
根据具体的研究问题，可以选择不同的经济模型和矩条件。
步骤2：准备数据•在进行GMM估计之前，需要确保数据的可靠性和有效性。
可以使用Stata中的数据处理命令对数据进行清洗和处理，以满足GMM估计的要求。
stata中gmm模型条件 -回复
stata中gmm模型条件-回复Stata中GMM模型条件GMM，即广义矩估计，是一种统计方法，通过最大化一组矩条件，估计参数的值。
在Stata中，GMM模型常用于解决经济学和金融学中的一些问题，例如处理内生性问题、估计经济模型的参数等。
在本文中，将逐步回答关于Stata中GMM模型的条件问题。
第一步：数据准备在使用GMM模型之前，首先需要准备数据。
假设我们有一个包含自变量、因变量和仪器变量的数据集。
自变量是用来解释因变量的变量，而仪器变量是用来解决内生性问题的变量。
确保数据集存储在Stata的工作区中，并确保数据集命名无重复。
第二步：GMM的基本概念在开始使用GMM模型之前，了解一些基本概念是非常重要的。
GMM 模型通过最大化一组矩条件来估计参数的值。
通常情况下，这组矩条件由期望的样本矩（sample moments）和理论模型的矩（theoretical moments）组成。
第三步：指定理论模型在使用GMM模型之前，需要指定理论模型。
理论模型是根据实际问题构建的模型，用于解释因果关系。
在Stata中，可以使用一阶（first order）或二阶（second order）条件来指定理论模型。
第四步：选择一组仪器变量仪器变量在GMM模型中起着非常重要的作用，能够帮助解决内生性问题。
选择一组适当的仪器变量可以提高模型的效果。
在Stata中，可以使用ivregress命令来估计GMM模型，该命令允许用户指定仪器变量。
第五步：计算样本矩在GMM模型中，样本矩是通过数据集计算得出的。
样本矩用来将理论模型的参数与实际数据相联系。
在Stata中，可以使用egen命令来计算样本矩。
例如，如果我们想要计算平均值的样本矩，可以使用以下代码：egen mean_x = mean(x)第六步：计算理论模型的矩除了样本矩，还需要计算理论模型的矩。
理论模型的矩是基于理论模型的参数和样本数据计算得出的。
在Stata中，可以使用predict命令来计算理论模型的矩。
广义矩估计stata命令
广义矩估计stata命令一、引言在统计学中，矩估计是一种常用的参数估计方法。
它的基本思想是利用样本矩去估计总体矩，从而得到总体参数的估计值。
广义矩估计是矩估计的一种扩展形式，它可以通过更多的矩条件来估计参数。
在实际应用中，广义矩估计可以更好地适应不同的数据分布和模型。
二、广义矩估计的基本原理广义矩估计的基本原理是利用样本矩和总体矩之间的关系，通过最小化样本矩与总体矩之间的差异来估计参数。
在实际应用中，广义矩估计可以通过不同的矩条件来估计参数，从而适应不同的数据分布和模型。
三、广义矩估计在Stata中的应用Stata是一种常用的统计软件，它提供了广义矩估计的命令。
在Stata中，广义矩估计的命令为gmm。
该命令可以通过指定不同的矩条件来估计参数。
例如，可以通过指定一阶矩条件来估计线性回归模型的参数，也可以通过指定高阶矩条件来估计非线性模型的参数。
四、广义矩估计在实际应用中的例子广义矩估计在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在金融领域中，广义矩估计可以用于估计股票价格的波动率。
在医学领域中，广义矩估计可以用于估计药物的剂量反应关系。
在经济学领域中，广义矩估计可以用于估计劳动力市场的供求关系。
五、总结广义矩估计是一种常用的参数估计方法，它可以通过更多的矩条件来估计参数，从而适应不同的数据分布和模型。
在Stata中，广义矩估计的命令为gmm，可以通过指定不同的矩条件来估计参数。
在实际应用中，广义矩估计有着广泛的应用，可以用于估计股票价格的波动率、药物的剂量反应关系以及劳动力市场的供求关系等。
gmm的stata操作
gmm的stata操作
GMM的Stata操作
广义矩估计（GMM）是一种常用的统计方法，它可以用来估计参数，检验假设和进行预测。
在Stata中，GMM可以通过使用ivregress命令来实现。
在本文中，我们将介绍如何使用Stata进行GMM操作。
首先，我们需要准备数据。
假设我们有一个包含自变量x和因变量y 的数据集。
我们还需要一个工具变量z，它与x相关，但与y不相关。
我们的目标是估计x对y的影响。
接下来，我们需要使用ivregress命令来进行GMM操作。
该命令的语法如下：
ivregress gmm (y = x) (x = z), robust
其中，gmm表示我们要进行广义矩估计，(y = x)表示我们要估计y对x的影响，(x = z)表示我们要使用z作为工具变量，robust表示我们要进行异方差稳健性检验。
执行该命令后，Stata将输出估计结果。
我们可以使用estat命令来查
看更多的统计信息。
例如，我们可以使用estat overid命令来进行工具变量有效性检验。
除了ivregress命令外，Stata还提供了其他一些命令来进行GMM操作。
例如，xtivreg命令可以用于面板数据，gmm命令可以用于非线性模型。
总之，GMM是一种非常有用的统计方法，可以用于估计参数，检验假设和进行预测。
在Stata中，我们可以使用ivregress命令来进行GMM操作。
gmm的stata操作
GMM的Stata操作简介广义矩估计（Generalized Method of Moments，简称GMM）是一种估计模型参数的统计方法，常用于解决具有内生性问题的经济计量模型。
Stata是一款流行的统计软件，提供了强大的数据分析和建模功能。
本文将介绍如何使用Stata进行GMM操作。
前提条件在进行GMM操作前，需要准备以下数据和文件： 1. 清洗完毕的数据集，包含自变量、因变量以及可能的工具变量。
2. Stata软件的安装和使用经验。
步骤一：加载数据首先，打开Stata软件并加载数据集。
可以使用use命令加载前期清洗好的数据集。
命令格式如下：use "data.dta"这里假设数据集的文件名为”data.dta”。
加载后，可以使用describe命令查看数据的基本情况。
步骤二：定义变量在进行GMM操作之前，需要对变量进行定义。
变量的定义包括指定变量的类型以及变量之间的关系。
可以使用generate命令定义新的变量，并使用数学表达式对其进行计算。
命令格式如下：generate new_var = exp(var1) / (1 + var2)这里将根据变量var1和var2的值计算新变量new_var，并将结果保存在数据集中。
步骤三：估计模型参数进行GMM操作的核心是估计模型参数。
可以使用gmm命令进行GMM估计，命令格式如下：gmm (equation) (instruments), options其中，equation表示模型的方程式，instruments表示工具变量。
options表示其他选项，如是否进行异方差稳健性检验等。
GMM估计的结果将保存在回归结果中，可以使用estimates命令查看估计结果。
步骤四：解释结果在得到GMM估计结果后，需要对结果进行解释。
首先，可以使用estimates table 命令生成一个结果表格，用于对比不同模型的估计结果。
然后，可以对系数进行显著性检验，判断自变量对因变量的影响是否显著。
多值选择模型stata命令
多值选择模型stata命令多值选择模型是一种在统计学中常用的方法，用于分析多值因变量的影响因素。
在Stata中，有多种命令可用于实施多值选择模型的估计与推断，包括mlogit、mvprobit和mvprobitgmm等。
这些命令可以帮助研究者解决多值选择问题，从而提供更全面的分析结果。
一、mlogit命令mlogit命令用于实施多值选择模型，其语法如下：mlogit depvar [indepvars] [if] [in] [weight], basecategory(value) options其中，depvar表示多值选择的因变量，indepvars表示自变量，if和in 表示条件子集，weight表示权重变量，basecategory(value)表示基类别以及options表示其他选项。
使用该命令的步骤如下：1. 导入数据。
首先，需要将数据导入到Stata中，可以使用命令如“use filename”或“import delimited filename”。
2. 确定模型。
确定多值选择模型的因变量和自变量，并设定基类别。
3. 运行mlogit命令。
通过输入正确的语法格式，使用mlogit命令对多值选择模型进行估计。
4. 分析结果。
分析mlogit命令的输出结果，包括模型拟合情况、系数估计和显著性检验等。
二、mvprobit命令mvprobit命令用于实施多值选择Probit模型，其语法如下：mvprobit depvar [indepvars] [if] [in] [weight], options其中，depvar表示多值选择的因变量，indepvars表示自变量，if和in 表示条件子集，weight表示权重变量，options表示其他选项。
使用该命令的步骤如下：1. 导入数据。
同样，首先需要将数据导入到Stata中。
2. 确定模型。
确定多值选择Probit模型的因变量和自变量。
3. 运行mvprobit命令。
最小二乘法、gmm、极大似然估计的stata命令
一、最小二乘法最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，它通过最小化实际观测值与模型预测值之间的差异来寻找最佳拟合曲线或平面。
在统计学和经济学中，最小二乘法常常用于回归分析，计算出拟合曲线的斜率和截距，从而评估自变量对因变量的影响。
Stata软件提供了一系列的最小二乘法命令，包括regress、ivregress、qreg等，用户可以根据具体的需求选择合适的命令进行数据拟合和参数估计。
在Stata中，使用最小二乘法进行数据拟合的命令有：1. regress：该命令用于执行普通最小二乘回归分析，对于单变量或多变量回归分析都适用。
2. ivregress：该命令用于执行被认为与误差项相关的内生变量的最小二乘估计。
3. qreg：该命令用于进行分位数回归分析，对于分布式数据的回归分析非常有用。
通过这些命令，用户可以方便地进行数据拟合和参数估计，快速得到符合最小二乘法原理的拟合结果，从而进行进一步的统计分析和推断。
二、GMM广义矩估计（GMM）是一种参数估计方法，它通过最大化或最小化一组样本矩来估计模型参数。
在经济学、金融学和计量经济学等领域，GMM广泛应用于参数估计和模型拟合。
Stata软件提供了一系列的GMM命令，用户可以根据具体的需求使用不同的命令进行模型估计和拟合。
在Stata中，使用GMM进行参数估计和模型拟合的命令有：1. ivreg：该命令用于执行广义矩估计的内生变量回归分析。
2. gmm：该命令用于执行广义矩估计的一般模型估计。
用户可以根据具体的模型结构和需求使用该命令进行参数估计和模型拟合。
通过这些命令，用户可以方便地进行广义矩估计的参数估计和模型拟合，得到符合GMM原理的拟合结果，从而进行进一步的统计分析和推断。
三、极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它通过寻找最大化给定数据样本的概率函数的参数值来估计模型的未知参数。
在统计学、经济学和金融学等领域，极大似然估计被广泛应用于模型的参数估计和拟合。
GMM的stata操作步骤
GMM的sta操作步骤广义矩估计（Generalized Method of Moments，即GMM）一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。
Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。
reg ldi lofdi estimates store ols xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr) estimates store iv hausman iv ols （在面板数据中使用工具变量，Sta 提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1](varlist_2=varlist_iv)（选择项可以为fe，re 等，表示固定效应、随机效应等。
详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。
“恰好识别”时用2SLS。
2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS 前定变量的要求而得到一致估计量。
t p t q t p 二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。
但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)estimates store hetero xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls estimates store homo local df = e(N_g) - 1 lrtest hetero homo,df(`df')面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl 则存在一种更有效的方法，即GMM。
gmm估计法的stata命令
GMM估计法的Stata命令引言GMM（Generalized Method of Moments）估计法是一种经济计量学中常用的参数估计方法，其基本思想是通过最大化一组矩条件来估计模型的参数。
在Stata软件中，也提供了相应的命令来实现GMM估计法，方便研究者进行经济计量模型的估计与分析。
GMM估计法概述GMM估计法最早由Hansen（1982）提出，是一种基于矩条件的广义估计方法。
与OLS（Ordinary Least Squares）估计法相比，GMM估计法不需要对误差项的分布做出任何假设，并且可以处理内生性问题。
因此，在经济计量学中得到了广泛的应用。
GMM估计法的基本思想是通过最小化矩条件函数的加权平方和来估计模型的参数。
具体来说，对于一个包含p个参数的经济计量模型，我们需要选择合适的矩条件函数和权重矩阵，然后通过最小化目标函数来得到参数的估计值。
GMM估计法在Stata中的应用在Stata中，可以使用gmm命令来实现GMM估计法。
下面将介绍gmm命令的基本语法和常用选项。
基本语法gmm (equation) (options)其中，(equation)表示要估计的经济计量模型，可以包括自变量、因变量和其他相关变量。
(options)表示可选的参数设置，用于控制估计的方式和输出结果的格式。
常用选项•twostep：使用两步估计法进行参数估计，默认为一步估计法。
•robust：使用异方差-稳健标准误进行参数估计，默认为普通标准误。
•gmmstyle：显示GMM估计结果的详细信息，默认为简洁模式。
•iv(varlist)：指定仪器变量，用于处理内生性问题。
•weight(varname)：指定权重变量，用于加权矩条件函数。
GMM估计法的示例为了更好地理解GMM估计法在Stata中的应用，下面将通过一个示例来演示其具体用法。
示例数据我们使用Stata内置的auto数据集作为示例数据，其中包含了汽车的相关信息。
gmm滞后一期stata代码
gmm滞后一期stata代码一．静态面板数据的STATA处理命令(一)数据处理输入数据use "E:\stata\data\FDI.dta", cleartsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式xtdes 该命令是了解面板数据结构summarize lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp各变量的描述性统计(统计分析)拓展命令：gen lag_y=L.y 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y 产生一个二阶差分的新变量(二)模型的筛选和检验1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设：使用OLS混合模型)xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。
在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。
2、检验时间效应(混合效应还是随机效应)(检验方法：LM统计量) (原假设：使用OLS混合模型)qui xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现)xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。
可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。
3、检验固定效应模型or随机效应模型 (检验方法：Hausman检验)原假设：使用随机效应模型(个体效应与解释变量无关)通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。
但是无法明确区分FE or RE 的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果 Step3：进行Hausman检验xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,reest store rextreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,feest store fehausman fe re(或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。
联立方程模型stata操作例子
联立方程模型stata操作例子在Stata中使用联立方程模型进行分析可以使用以下几个命令：regress、ivregress、reg3、gmm和sem等。
1. regress命令：regress命令用于估计最小二乘法（OLS）联立方程模型。
首先，需要设置数据集并定义变量。
例如，我们使用auto数据集，其中包含一些汽车的相关信息。
```statasysuse auto```然后，我们可以使用regress命令来估计联立方程模型。
假设我们想要估计汽车价格（price）对于汽车重量（weight）和汽车燃油效率（mpg）的影响：```stataregress price weight mpg```输出结果将显示出三个变量的估计系数、标准误差、t统计量和p值等。
2. ivregress命令：ivregress命令用于估计有内生性的联立方程模型。
内生性指的是自变量与误差项之间存在相关性。
在这种情况下，OLS估计将失效，需要使用工具变量来解决内生性问题。
假设我们想要估计汽车价格对于汽车重量和汽车燃油效率的影响，并且重量存在内生性问题。
我们可以使用变量hc_mpg（高产出汽车燃油效率）作为工具变量：```stataivregress 2sls price (weight = hc_mpg) mpg```这里的2sls表示两阶段最小二乘法。
首先，使用工具变量hc_mpg对重量进行回归，获得重量的预测值，然后将这些预测值代入主方程来估计效应。
3. reg3命令：reg3命令用于估计联立方程模型中的三方程模型。
三方程模型是指存在三个方程互相影响的模型。
以生产函数为例，假设生产函数由投入的劳动力（labor）和资本（capital）来决定，产出（output）则受到投入的影响。
我们可以使用reg3命令来估计这个模型：```statareg3 (output = labor capital) (labor = output capital) (capital = output labor)```这里的等号表示方程之间的关系。
STATA进行差分GMM估计实例
STATA用xtabond2进行差分GMM估计实例xtabond2 npl l.npl l2.loan, gmm(l.npl loan,lag(2 5) collapse) nolevel small robustFavoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm.Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM------------------------------------------------------------------------------ Group variable: bank_dum Number of obs = 328 Time variable : year Number of groups = 48 Number of instruments = 8 Obs per group: min = 0 F(2, 48) = 16.93 avg = 6.83Prob > F = 0.000 max = 10------------------------------------------------------------------------------ | Robustnpl | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------- npl |L1. | .9803696 .1714739 5.72 0.000 .6355982 1.325141 |loan |L2. | -.0167082 .0098918 -1.69 0.098 -.0365969 .0031806 ------------------------------------------------------------------------------ Instruments for first differences equationGMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)L(2/5).(L.npl loan) collapsed------------------------------------------------------------------------------ Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.72 Pr > z = 0.085 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.30 Pr > z = 0.763 ------------------------------------------------------------------------------ Sargan test of overid. restrictions: chi2(6) = 2.26 Prob > chi2 = 0.895 (Not robust, but not weakened by many instruments.)Hansen test of overid. restrictions: chi2(6) = 5.79 Prob > chi2 = 0.447 (Robust, but weakened by many instruments.)加入了控制变量size,结果变成了xtabond2 npl l.npl l2.loan size, gmm(l.npl loan,lag(2 5) collapse) iv(size) nolevel small robustFavoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata setmatafavor space, perm.Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM------------------------------------------------------------------------------ Group variable: bank_dum Number of obs = 328 Time variable : year Number of groups = 48 Number of instruments = 9 Obs per group: min = 0 F(3, 48) = 10.82 avg = 6.83Prob > F = 0.000 max = 10------------------------------------------------------------------------------ | Robustnpl | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------- npl |L1. | 1.018233 .1890329 5.39 0.000 .6381568 1.398309 |loan |L2. | -.0131397 .0101796 -1.29 0.203 -.0336071 .0073277 |size | .3450704 .2908862 1.19 0.241 -.2397954 .9299363 Instruments for first differences equationStandardD.sizeGMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed)L(2/5).(L.npl loan) collapsed------------------------------------------------------------------------------ Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.76 Pr > z = 0.079 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.29 Pr > z = 0.772 ------------------------------------------------------------------------------ Sargan test of overid. restrictions: chi2(6) = 3.28 Prob > chi2 = 0.773 (Not robust, but not weakened by many instruments.)Hansen test of overid. restrictions: chi2(6) = 7.91 Prob > chi2 = 0.245 (Robust, but weakened by many instruments.)注意：首先，gmm（）里不能有lag的形式，所以不是gmm(l.npl loan,lag(2 5) collapse)，而是gmm(npl loan,lag(2 5) collapse)；其次，iv(size)其实你就默认size是严格外生的，不良贷款率也有可能影响size啊，所以也有可能是内生；再次，解释变量为什么选用滞后两期的l2.loan，可以直接使用当期的loan试试；最后，面板数据最好加入时间虚拟变量/行业虚拟变量/地区虚拟变量等考虑。
gmm的stata操作步骤
在Stata中进行GMM（广义矩估计）操作，可以遵循以下步骤：
1.
建立自回归模型：首先，你需要打开包含你想要分析的数据的文件。
然后，你可以使用reg命令来建立自回归模型。
例如，如果你的因变量是y，自变量是x1和x2，你可以运行以下命令：
2.
stata
reg y x1 x2
估计GMM模型：在Stata中，你可以使用xtabond命令来估计GMM模型。
你需要指定因变量和自变量，以及你想要使用的工具变量。
例如，如果你的因变量是y，自变量是x1和x2，工具变量是z1和z2，你可以运行以下命令：
stata
xtabond L Y X Z, gmm(lags(1)) robust
在这个命令中，L表示因变量，Y表示自变量，X表示工具变量，lags(1)表示滞后一阶的差分，robust表示使用稳健的标准误进行估计。
3. 检验工具变量的有效性：在估计GMM模型之后，你需要检验工具变量的有
效性。
你可以使用Hausman检验来检验工具变量的内生性。
例如，你可以运行以下命令：
stata
hausman
这个命令将输出Hausman检验的结果，你可以根据这些结果来判断工具变量是否有效。
4. 检查结果：最后，你可以检查结果是否支持你的假设。
例如，你可以查看系数的估计值、标准误、t统计量和p值等。
以上是在Stata中进行GMM操作的一般步骤。
需要注意的是，具体的操作可能会根据你的数据和模型而有所不同。
经典的stata system GMM 教程
Several econometric problems may arise from estimating equation (1):
1. The capital flows variables in Kit are assumed to be endogenous. Because causality may run in both directions – from capital inflows to investment and vice versa – these regressors may be correlated with the error term.
如何用stata做系统gmm关于编程
Using Arellano – Bond Dynamic Panel GMM Estimators in Stata Tutorial with Examples using Stata 9.0 (xtabond and xtabond2)
Elitza Mileva, Economics Department
2. Time-invariant country characteristics (fixed effects), such as geography and demographics, may be correlated with the explanatory variables. The fixed effects are contained in the error term in equation (1), which consists of the unobserved country-specific effects, vi, and the observationspecific errors, eit:
gmm的stata操作
gmm的stata操作使用GMM进行Stata操作GMM（广义矩估计）是一种经济计量学中常用的估计方法，可以用于解决一系列经济问题。
在Stata中，我们可以使用gmm命令来实现GMM估计。
本文将介绍如何在Stata中使用gmm命令进行GMM估计。
我们需要明确一下GMM的基本思想。
GMM是一种基于矩条件的估计方法，其基本思想是通过最小化样本矩与理论矩之间的差异来估计模型参数。
在具体操作中，我们需要选择一组合适的矩条件，通过GMM估计方法来求解模型参数。
在Stata中，我们可以使用gmm命令来进行GMM估计。
gmm命令的基本语法如下：gmm depvar indepvars, instruments(instruments) twostep其中，depvar表示因变量，indepvars表示自变量，instruments表示工具变量，twostep表示使用两步法进行估计。
在进行GMM估计之前，我们需要明确一下模型的设定和矩条件的选择。
在设定模型时，我们需要确定因变量和自变量之间的关系，并选择合适的控制变量。
在选择矩条件时，我们需要根据模型的特点和数据的可用信息来选择合适的矩条件。
通常情况下，我们可以选择模型的一阶矩条件或者二阶矩条件作为矩条件。
在进行实际操作时，我们首先需要加载数据并进行数据清洗和变量选择。
然后，我们可以使用gmm命令进行GMM估计。
在命令中，我们需要指定因变量和自变量，并通过instruments选项指定工具变量。
如果我们需要使用两步法进行估计，可以在命令中添加twostep选项。
以下是一个使用gmm命令进行GMM估计的实例：```stata// 加载数据use data.dta// 数据清洗和变量选择drop if missing(depvar)drop if missing(indepvars)keep depvar indepvars instruments// GMM估计gmm depvar indepvars, instruments(instruments) twostep```在实际操作中，我们还可以通过选项来进一步控制GMM估计的过程。
使用Stata进行GMM估计的方法
使用Stata进行GMM估计的方法使用Stata进行GMM估计的方法引言在经济学和统计学领域，广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）是一种常用的参数估计方法，广泛应用于面板数据、时间序列数据以及普通横截面数据的估计中。
Stata作为一款强大的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具，可以方便地进行GMM估计。
本文将介绍使用Stata进行GMM估计的方法，并分享一些注意事项和实用技巧。
1. GMM估计的基本原理GMM估计是一种基于矩条件的估计方法，通过最大化一个目标函数来获得参数的估计值。
GMM估计的基本思想是，通过选择一个合适的权重函数来使样本矩与理论矩之间的差异最小化，从而得到参数的估计值。
在Stata中，可以使用"gmm"命令进行GMM估计。
2. 准备数据在使用Stata进行GMM估计之前，首先需要准备好数据。
数据可以以Stata数据格式（.dta）或纯文本格式（.txt）导入到Stata中。
确保数据集中包含所需的变量，并按照需要进行预处理，例如删除缺失值或处理异常值等。
3. 设定模型和估计目标在进行GMM估计之前，需要设定模型和估计目标。
模型可以是线性或非线性模型，具体选择取决于研究的问题和数据的特征。
估计目标可以是矩条件，也可以是一些其他的条件，具体的选择取决于研究的问题。
4. 构建估计模型在Stata中，使用"gmm"命令来构建估计模型。
该命令的基本语法如下：```gmm (估计目标) (模型方程) (估计选项)```其中，估计目标是一个关于参数的函数，用于描述理论矩和样本矩之间的差异；模型方程是描述模型的方程式；估计选项是一些额外的选项，用于控制估计过程的行为。
5. 选择合适的权重函数在进行GMM估计时，需要选择合适的权重函数来衡量理论矩和样本矩之间的差异。
常用的权重函数包括异方差稳健权重函数和离群值稳健权重函数等。
GMM的stata操作步骤
GMM的stata操作步骤广义矩估计（Generalized Method of Moments，即GMM）一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。
Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。
reg ldi lofdi estimates store ols xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr) estimates store iv hausman iv ols （在面板数据中使用工具变量，Stata 提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re 等，表示固定效应、随机效应等。
详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。
“恰好识别”时用2SLS。
2SLS 的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS 前定变量的要求而得到一致估计量。
t p t q t p 二、异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS 是最有效的。
但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het) estimates store hetero xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls estimates store homo local df = e(N_g) - 1 lrtest hetero homo, df(`df') 面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl 则存在一种更有效的方法，即GMM。
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GMM的sta操作步骤
广义矩估计（Generalized Method of Moments，即GMM）
一、"解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hausman检验：
使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。
Hausman检验的原假设为：
所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。
reg ldi lofdi estimates store ols xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr) estimates store iv hausman ivols（在面板数据中使用工具变量，Sta提供了如下命令来执行2SLS:
xtivreg depvar [varlist1](varlist_2=varlist_iv)（选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。
详见help xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。
“恰好识别”时用2SLS。
2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。
t p t q t p
二、"异方差与自相关检验在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。
但如果扰动项存在异方差或自相关，面板异方差检验：
xtglsencinvsexpimpescmrl,iglspanel(het)estimatesstorehetero xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls estimates store homo local df = e(N_g) - 1 lrtest heterohomo, df(`df')面板自相关：
xtserial enc invs exp imp esc mrl则存在一种更有效的方法，即GMM。
从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。
好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：
estat overid
三、"工具变量效果验证工具变量：
工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。
由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。
常用滞后变量。
需要做的检验：
检验工具变量的有效性：
（1）检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。
这种工具变量被称为“弱工具变量”（weakinstruments）后果就象样本容量过小。
检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。
Sta命令：
estat first（显示第一个阶段回归中的统计量）
（2）检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。
在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（OveridentificationTest），检验原假设所有工具变量都是外生的。
如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。
0 H Sargan统计量，Sta命令：
estat overid
四、"GMM过程在Sta输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。
. ssc install ivreg2（安装程序ivreg2）. ssc install ranktest（安装另外一个在运行ivreg2时需要用到的辅助程序ranktest）. use "traffic.dta"（打开面板数据）. xtsetpanelvar timevar（设置面板变量及时间变量）. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）。