o(╯□╰)o (Stata codes) •Stata commands: | Ewreg | XTEWreg | 内生性问题的处理方法•研究设计和模型设定：从根源上理清内生性问题•工具变量法与GMM估计(IV-GMM) •面板数据xtabond2 默认是sys-gmm，gmm(内生变量) iv(严格外生变量) 如果后面加了nolevel则使用diff-gmm，即
一般情况下，很有可能是模型没有填写正确，比如没有把时间变量纳入模型中。另外也可以这样理解，GMM是为了解决工具变量数量过多的问题而诞生的。如果不需要用到【原创】论文实证全流程(OLS、DID、PSM、系统gmm、工具变量、中介效应、调节效应),【原创】stata调节显著性(ols、固定效应、系统gmm、工具变量法、tobit、logit),【原创】sta
1、工具变量法GMM估计1 Overview Model过程可以分析线性、非线性(对参数或者对变量)的单方程和方程组。使用的估计方法有：OLS, 2SLS, SUR, ITSUR, 3SLS, IT3SLS,GMM ,FIML。MODEL借助于“冗余检验”取舍工具变量。LIMI有相应的stata命令。3、过度识别检验恰好识别情况下，目前公认无法检验工具变量外生性。过度识别检验的前提是该模型至少是恰好识别的，即有
ˇ﹏ˇ 通常情况下，可以使用信息增益、其他统计学方法和领域知识等方式来进行变量选择，最终得到合适的变量集来构建GMM模型。在GMM模型中，通常可以使用EM算法来训练参数有的paper中AR(1)大于0.5的，但这个可以忽略，关键是看AR(2)是否大于0.1和sargan test。在选择工具变量时xtabond2 默认是sys-gmm,gmm(内生变量) iv(严格外生变量), 如果后面加
ˇ△ˇ 其中，X1是内生变量，X2是外生变量，X1X2是它们之间的交互项。不好意思。由于X1是内生变量，在写GMM命令时应该表示为内生(X1,lag())。此时应该如何判断互动项？是否也需要写：内生(X1X2不是。GMM是对工具变量法的补充和完善，gmm估计必须要有工具变量，好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法。
