GMM 估计和TSLS 两阶段最小二乘回归都用于解决内生性问题的一种方法,如果存在异方差 GMM 的效率会优于 TSLS,但通常情况下二者结论相似,很多时候研究者会认为数据或多或少存在异方差问题,因而可直接使用 GMM 估计。 如果模型为恰好识别(即工具变量个数等于内生变量个数),则 GMM 完全等价于两阶段回归 2SLS,故使...
2.3 GMM估计前提 2.31 内生性检验 通过内生性检验判断内生变量是否具有内生性（内生性通常是指X变量遗漏、X->Y时X与Y没有相关关系、XY双向影响三类产生），若存在内生变量具有内生性，建议使用 GMM 估计；否则，建议使用最小二乘回归。2.32 过度识别检验 当工具变量个数大于内生变量个数时，可以通过过度...
GMM 估计和 TSLS 两阶段最小二乘回归都用于解决内生性问题的一种方法,如果存在异方差 GMM 的效率会优于 TSLS,但通常情况下二者结论相似,很多时候研究者会认为数据或多或少存在异方差问题,因而可直接使用 GMM 估计。 如果模型为恰好识别(即工具变量个数等于内生变量个数),则 GMM 完全等价于两阶段回归 2SLS,故...
内生性问题涉及以下几点,分别是内生变量判断(Durbin-Wu-Hausman检验和理论判断),内生性问题的解决(两阶段最小二乘法TSLS或GMM估计),工具变量引入后过度识别检验(Hansen J检验)等。 如果在理论上认为可能某解释变量可能为内生变量,那么直接进行TSLS回归即可或GMM估计即可。GMM...
3)GMM 估计结果 上表格展示了 GMM 估计的参数结果及检验结果,wald 值为 270.913,其显著性 P 值为 0.000***,水平上呈现显著性,拒绝原假设,说明解释变量中至少有一个变量会对被解释变量产生显著影响。 6、双重差分DID(倍差法) 双重分析法的原理是使用观测数据模拟实验研究设计,其基本思路是将调查样本分为两组:...
3)GMM 估计结果 上表格展示了 GMM 估计的参数结果及检验结果,wald 值为 270.913,其显著性 P 值为 0.000***,水平上呈现显著性,拒绝原假设,说明解释变量中至少有一个变量会对被解释变量产生显著影响。 6、双重差分DID(倍差法) 双重分析法的原理是使用观测数据模拟实验研究设计,其基本思路是将调查样本分为两组:...
基准回归是核心部分,包括面板固定/随机效应、显著性调整、广义矩估计(GMM)、多值选择模型、排序与计数模型、受限因变量模型(tobit)、门限回归、分位数回归等等。还有内生性检验及其处理,比如变量替换法、2SLS变量法、样本选择模型、处理效应模型等。别忘了平稳性检验、协整检验、格兰杰因果检验,以及误差修正模型。 后续...
动态面板模型发展分为3个阶段,第1阶段是由Arellano and Bond(1991)提出的差分GMM(difference GMM),第2阶段由Arellano and Bover(1995)提出水平GMM,第3阶段是Blundell and Bond(1998)将差分GMM和水平GMM结合一起进行GMM估计即系统GMM(System GMM)。SPSSAU默认当前提供差分GMM和系统GMM两种类型,多数情况下使用系统GMM...
使用不同的回归方法,如OLS(普通最小二乘法)、固定效应模型、广义矩估计(GMM)等,来验证模型的稳健性。多样化的方法选择有助于提高模型的弹性并使分析结果更加可靠。 使用稳健标准误: 采用如Huber-White稳健标准误估计等方法来处理异方差问题,确保结果的准确性。这些方法有助于降低异常值的影响并提高模型的鲁棒性。
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),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）