试了n种方法了还有面板GMM里面还需不需要加虚拟工具变量控制个体或者时间效应啊阿啊阿啊xtbond2 y L. y x1 x2 gmm(L.y x1) iv(x2) robust small这种可不可以啊阿啊阿有大佬指点一下用gmm模型做回归时必须加入被解释变量的滞后一项吗在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期
命令内生变量里里还要单独加入被解释变量滞后吗，系统gmm没有默认吗我用xtabond2是要手工添加的。0.148>0.05)，因而说明X4(教育支出)对GDP不会产生影响关系。解释变量不显著可能原因可能存在异方差
?０? 对于ccemg,主要是解决大panel data时，cross section彼此依赖的问题，也就是说，自变量和因变量都受到一个共同的但不可观测的因素影响，也允许slope不同，还可以延展到动态的panel data,常用的稳健性检验方法包括：变换核心解释变量与被解释变量，增减控制变量，变换样本，展示异质性，安慰剂检验，验证机制，排除竞争性假说等等。16.依靠PSM和GMM解决内生性发现越来越多的
首先我们定义一个变量\alpha_t(i)表示在已知模型参数\lambda的情况下，在t时刻处于状态i且先前出现序列是O=(o_{1}, o_{2}, ,o_{t})的概率。alpha_t(i) = P(o_{1}o_{2}o_{t},q如果是内⽣变量，则要确定在模型中引⼊其哪些滞后项来充当⼯具变量；如果是外⽣变量，则以其⾃⾝作为⼯具变量。确定作为解释变量的被解释变量滞后项的⼯具变量也是必要的。1
工具变量和GMM在Panel data中的运用第一节关于面板数据PANEL DATA 1、面板数据回归为什么好？一般而言，面板数据模型的误差项由两部分组成，一部分是与个体观2. 系统GMM模型以上分析均取全部解释变量的一期滞后项进入回归，尝试缓解反向因果带来的内生性问题，但仍可能存在其他内生性问题。为缓解这一问题，使用系统GMM模型，并将关键解释变量
