＋▂＋ 2.1、AR(2)的动态面板模型首先看一个lnwage的Ar(2)模型从上图可以看到，只包含工资滞后两期的模型中，样本量的损失为3*595(因为是差分),一共包含15个工具变量。并且系数显著，可以说动态面板模型最主要的特征是在控制变量中加入了y的滞后项y i , t = α y i , t − 1 + β x i t + α i + v i , t , x i t 代表控制变量，α i 代表固定效应，
动态面板当面板数据的线性模型中包含因变量的滞后项时，这类模型叫做动态面板y_{it} = \mu + \rho y_{it-1} + \beta x_{it} + c_i + u_{it} \\ 上述方程也叫做水平方程y_{it-1}=顶楼上
动态面板数据模型1、自回归面板模型。2、含外生变量的动态面板模型这里要注意的是Y i , t − 1 Y_{i,t-1}Yi,t−1和X i , t X_{i,t}Xi,t是有相关性的，2.1、AR(2)的动态面板模型首先看一个lnwage的Ar(2)模型从上图可以看到，只包含工资滞后两期的模型中，样本量的损失为3*595(因为是差分),一共包含15个工具变量
⊙△⊙ 所谓动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组1)在对面板数据进行GMM估计时，workfile必须是面板结构的条件下进行。假定模型被设为动态模型，利用Eviews估计动态面板数据模型时，则打开workfile窗口后，在主菜单选择Object/ne
一、基本模型，1it i t it i it y y x u φβγ-=+++ (1) 方程右边包含了因变量的滞后项(可以推广到多阶滞后),因此称之为动态面板模型。由于模型(1)中含有因变量的滞后项作为1 动态面板模型含义：线性面板模型中含有被解释变量滞后项。例如y i t = α + ρ y i , t − 1 + β x i t + μ i + ε i t (1) y_{it} = \alpha+\rho y_{i,t
