在Stata 输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM 估计。ssc install 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rank工具变量估计命令格式：ivregress esitimator depvar [varlist1] [varlist2=varlist_iv] [if] [in] [weight][,options]其中，estimator包括2sls,gmm,liml三种。
开始在stata里面输入命令第一：将第一列中的样本var1重命名语法：rename var1 样本名本例：rename var1 province 然后你就会看到var1变成province 第二：转换为数据，继续识别时间变量语法：reshape主要内容包括：1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码3、断点回归模型(RD
∩▂∩ 寻找代理变量(IQ) 工具变量法(IV)估计工具变量的选取工具变量矩估计(GMM) 两阶段最小二乘法(2SLS) 单个内生解释变量，多个IV 多重共线性与2SLS 多个内生解释变及命令大全(代码已经整理好，可直接用于论文数据处理中) 一、资料内容包括：1.如何导入数据到Stata里包括：TXT原始文件、Excel原始文件的导入2.Stata中数据的
xtpdpgmm的基本命令格式为xtpdpgmm depvar [indepvars] [,options] 我们暂且假设工资w是前定变量，资本存量k为内生变量。我们想要估计这样一个模型：n_{it}=n_{i,t-1}+w_{it}+k_{it}主要内容包括：1、动态门槛回归和静态门槛回归、普通门槛回归(命令包+模型讲义) 2、动态面板回归模型(系统GMM、差分GMM)数据、案例和代码3、断点回归模型(RDD)的数据、案例
