Stata:GMM 简介及实现范例 连玉君发表于连玉君St... 互助问答第5期:Stata中系统GMM模型的稳健性检验和Stata命令等 本期解答人:王群勇老师 赵梦阳博士 吴松彬博士 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… 知乎用户S9...
在Stata中进行工具变量广义矩估计（IV-GMM）分析时，遵循上述步骤可以有效地解决内生性问题。在应用这些方法时，确保合理选择和评估工具变量是提高模型解释力和预测精度的关键。通过实践和理解，您将能够熟练地在Stata中应用IV-GMM方法，从而为经济学实证研究提供有力的分析工具。
Supplementary data【数据+Stata】 示例代码 cd "C:\Download\1-s2.0-S0140988324007382-mmc1\Simulation Code and Data" u Edu_EP, clear gl z lnpgdp lnind lnden lnene lnfin xtset id year ivreg2 lnept $z (lnedu=l.lnedu l2.lnedu), gmm2s first robust 得到结果 First-stage regressions --- ...
利用Stata进行IV-GMM（工具变量广义矩估计）分析时，遵循上述步骤，可以有效解决内生性问题。在进行分析时，确保理解并处理好工具变量的选择与评估，将有助于提高模型的解释力和预测准确性。通过实践和理解，您将能够熟练地在Stata中运用IV-GMM方法，为经济学实证研究提供有力的支持。
Stata操作 工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性,Stata操作其实相当简单,只需一行命令就可以搞定,我们通常使用的工具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。 ivregress命令 ivregress命令是Stata自带的命令,支持两阶段最小二乘(2SLS)、广义矩估计(GMM)和有限信息最大似然估计(LIML...
Stata操作 工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性,Stata操作其实相当简单,只需一行命令就可以搞定,我们通常使用的工具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。 ivregress ivregress命令是Stata自带的命令,支持两阶段最小二乘(2SLS)、广义矩估计(GMM)和有限信息最大似然估计(LIML)三...
ivregress 命令是Stata自带的命令,支持两阶段最小二乘(2SLS)、广义矩估计(GMM)和有限信息最大似然估计(LIML)三种工具变量估计方法,我们最常使用的是两阶段最小二乘法(2SLS),因为2SLS最能体现工具变量的实质,并且在球形扰动项的情况下,2SLS是最有效率的工具变量法。
在Stata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) . xtset panelvar timevar (设置面板变量及时间变量) . ivreg2 y x1 (x2=z1 z2)...
ivregress命令是Stata自带的命令,支持两阶段最小二乘(2SLS)、广义矩估计(GMM)和有限信息最大似然估计(LIML)三种工具变量估计方法,我们最常使用的是两阶段最小二乘法(2SLS),因为2SLS最能体现工具变量的实质,并且在球形扰动项的情况下,2SLS是最有效率的工具变量法。
借鉴视频: 工具变量法IV丨原理、stata命令、例文_哔哩哔哩_bilibili一、检验是否有内生性(一)Hausman检验 1、Hausman检验(同方差) 原假设 H0:所有解释变量均为外生变量,不存在内生性问题 原理:βiv和βols…