差分GMM估计,Arellano-Bond估计量的stata命令为 xtabond lwage occ sounth smsa ind, lags(2) maxldep(3) pre(wrk,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) endogenous(union,lag(0,2)) twostep vce(robust) * lags(2)表示解释变量中包含被解释变量的一阶与二阶滞后项 * maxldep(3)表示最多使用被解释变...
1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码 3、断点回归模型(RDD)的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验(2SLS),包括工具变量与两阶段最小二乘法的数据、案例和代码 5、数据包络法(DEA),包括计算DEA的DEAP2.1和DEAslover、Front...
8、面板门槛回归模型(模型回归及图形的制作) 9、面板分位数回归 10、中介效应模型与调节效应模型 11、Tobit模型、Logit模型与Probit模型 12、系统GMM(动态面板回归) 13、Heckman两步法 14、双重差分模型(DID) 15、倾向匹配法(PSM) 16、面板向量自回归模型 复制此链接下载: https://www.caomeikeyan.com/forum.ph...
2、面板模型(固定效应模型和随机效应模型) 3、数据预处理(单位根检验、描述性统计、删除特殊值) 4、回归结果总体输出 5、空间计量模型(空间自相关性检验、计算莫兰指数(I)和吉尔里指数(C)、画Moran I散点图、单位根检验、静态普通面板、静态空间面板 空间自回归模型 空间误差模型 空间杜宾模型、个体时间和双固定、...
问:Stata中系统GMM模型的稳健性检验和Stata命令 答: 模型的稳健性检验可以分为两种,一种是计量方法的稳健性检验,一种是计量数据的稳健性检验。 前者通常适用于所使用的计量方法比较新颖的研究,通常做法就是换计量方法,换一种相对可靠的计量方法。如果是面板数据的话,可用GMM进行稳健性检验(因为GMM不需要满足经典计量...
主要内容包括: 1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码 3、断点回归模型(RDD)的数据、案例和代码 4、工具变量及内生性检验(2SLS),包括工具变量与两阶段最小二乘法的数据、案例和代码 ...
系统GMM则是将差分方程与水平方程结合,以[公式]为工具变量,允许估计不随时间变化的变量的系数,但需要假设[公式]与[公式]不相关。在Stata中,差分GMM的命令为xtabond,而系统GMM则需要对模型进行自相关检验和过度识别检验。动态面板模型的构建和估计,如公式[公式]所示,应注意内外生变量的处理和相关...
系统GMM方法估计动态空间杜宾模型的STata代码是怎样的,如何引入空间权重矩阵?谢谢老师! 问题解答 GMM方法处理空间面板模型的思路是将模型作为普通的动态面板模型进行逆估计,但会在模型中加入Wy项,该项可以通过splagvar等命令生成或者手动处理生成,但一般因为Wy为内生变量,需要设定相应的工具变量。
系统GMM,作为一种更高级的估计方法,它结合了水平方程与差分方程的优势,显著提高了估计效率。然而,它假定个体效应与工具变量无关。在xtdpdsys命令中,我们需要确保这些假设得到满足。同样,自相关性检验和过度识别检验是不可或缺的步骤,以优化模型的设定。在模型调整时,考虑增加滞后阶数或精细调整工具...
在网上找了一些资料,看了stata的help,还是不太懂每部分变量应该对应的是什么,求大神指教 xtabond2 n l(1/2).n l(0/1).w l(0/2).(k ys) yr1980-yr1984, gmm(l.n w k) iv(yr1980-yr1984) robust twostep small 按照回归变量划分,大体上变量可以分为因变量,自变量,控制变量,工具变量,在看有关...