从上述要求可以看出，GMM方法特别适合宏观的面板数据9、分析，因为宏观变量中，很难找出绝对外生的变量，变量之间多少会互相影响。而GMM方法可以有一些自变量是内生的”，这可能也是GMM再结合GMM的定义和特性，不难得出结论，使用GMM分析动态面板数据是再合适不过的。此处应该列公式了，因时间原因不予赘述，直接参见下文即可，公式很详细：https://m
（一）为什么要用GMM 方法本文所谓动态面板数据(Dynamic Panel data, DPD)分析，指的是分析中采用如下的回归方程：1i t i t it i it Y Y X u αβε-=+++ （1）1,,i1. GMM不仅仅适用于动态面板，动态面板、静态面板、时间序列、横截面、非平衡面板都可以使用GMM 2
GMM需要满足的假设1.过度识别，Hansen检验，H0:IV是联合有效的，因此，不应该显著，也就是p值不应该小于0.1。如果显著，说明拒绝原假设，IV不是联合有效的，但如果p值什么是GMM方法通常所用的OLS等方法，基本逻辑是从计量模型对数据拟合的角度分析，得出最好的估计参数。GMM方法，又称为广义矩方法(GeneralizedMomentMethod),该
System GMM的方法和Different GMM完全不同，它不需要对自变量和因变量进行数据变换。它假定工具变量的差分，即wit=wit wi,t 1,应该外生于固定效应：E( witui)=0。如果w是内生如果变量x是完全外生的，那么放到instyle(x)(表示直接作为工具变量);如果x是前定predetermined的，但不是完全外生的，则放到gmmstyle(x)(表示从滞后一期或以上开始都作为工具变量);如
