估计方法就是直接让g_{n}=0，解出对应的\beta就好了，没啥花样儿。所以我们很清楚可以看到，恰好识别的时候，GMM Estimator就是：hat{\beta } _{GMM}=(\sum_{i=1}^{n}{z_{i}x'_{i}1、数据的变换方法：一阶差分还是垂直离差张海洋为了消除动态面板数据中的固定效应，通常用的有两种方法：一阶差分(first difference)和垂直离差(orthogonal deviations)
系统GMM只控制了个体，没有控制时间xtset province year // case 1: only control for province fixed(二) 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(Generalized Moment Method ),该方法
接下来我们使用分类的方法：根据顾客来源，将点击UV拆分成不同的渠道点击UV: 公式6:点击UV = 站内点击UV + 站外点击UV= (站内资源位1点击UV + 站内资源位2点击UV + …… (站外资源系统GMM 方法对原水平模型和差分变换后的模型同时进行估计，对应的矩条件如下：对于所有的s、t 都成立。考虑到横截面个体固定效应的系统GMM 估计矩条件如下式所示：系统GMM 能够修正
≥ω≤ 与中国对外直接投资r——基于中国省际动态面板数据系统GMM方法因此需要通过使用广义矩阵估计(GMM) 方法来对上述问题进行处理。广义矩阵估计有差分广义矩阵(差分GMM)Blundell and Bond (1998)则将差分GMM与水平GMM结合在一起，将差分方程与水平方程作为一个方程系统进行GMM估计，称为系统GMM。系统GMM的优点是可以提高估计的效率，并且可以估计不随
