在Stata中,实现广义矩估计(GMM)模型通常使用xtabond或xtdpdsys命令。下面我将分别介绍差分GMM和系统GMM的Stata代码实现方法,并给出相应的代码示例。 1. 差分GMM的Stata代码 差分GMM(Difference GMM)是由Arellano and Bond (1991)提出的,它通过对差分后的方程进行GMM估计来解决动态面板数据模型中的内生性问题。 基本语...
xtset panelvar timevar (设置面板变量及时间变量) ivreg2 y x1 (x2=z1z2),gmm2s (进行面板GMM估计,其中2s 指的是2-step GMM)
Stata中实现动态差分GMM需要结合xtabond2命令或官方内置的xtdpd、xtdpdsys命令。以下提供三套代码框架,分别对应不同数据场景和模型需求,操作时需根据研究设计调整变量和选项。 【基础版代码框架】 假设研究企业创新(innovation)受前期创新(L.innovation)和政策扶持(policy)的影响,数据为10年30个省份的面板数据。 xtset ...
差分GMM的stata命令 系统GMM的stata命令 差分GMM和系统GMM估计过程 什么是动态面板 当期的y会受到过去y的影响,可以在模型中加入y的滞后项控制相关影响,但是这样会带来内生性问题 当面板数据的线性模型中包含因变量的滞后项时,这类模型叫做动态面板 yit=μ+ρyit−1+βxit+ci+εit 上述方程也叫做水平方程(level...
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", clear tsset 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)...
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 ...
在Stata中，我们通过`xtabond`命令应用差分GMM，需要设置适当的滞后阶数(`lags`)、工具变量数量(`premaxlags`)，并指定内生变量(`endogenous`，默认无滞后)。同时，我们必须检验扰动项的一阶自相关性，并进行Sargan检验以验证模型的稳健性。系统GMM是另一种更高效的估计方法，它结合了水平方程和差分方程...
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、Frontier4.1等多个计算软件及操作案例 ...
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，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...