熟悉GMM的人都知道单纯的GMM对应的stata命令很简单。难就难在自己的研究是否需要用GMM方法。附件就内生性检验、异方差自相关检验、工具变量效果检验等方面进行讲解，告知具体在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
╯▂╰ 1.差分GMM 对基本模型进行一阶差分以去除固定效应的影响，然后用一组滞后的解释变量作为差分方程中相应变量的工具变量但是后来的学者认为差分GMM估计量受弱工具变量的影响而产生向如果是⾯板数据的话，可⽤GMM进⾏稳健性检验（因为GMM不需要满⾜经典计量假设）。后者通常适⽤于⼀般性地研究，通常的做法就是换数据。主要有以下⼏种⽅法换数据：1.蒙特卡
⊙▂⊙ GMM的stata操作步骤广义矩估计(Generalized Method of Moments,即GMM)一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的Hausman检验：使用工具变量法的前提是orthogonal(这是用向后orthogonal deviations方法来创造工具变量，主要是与difference GMM连着用，比传统的AR(1)difference GMM更加稳定无偏，尤其是数据非平衡以及有缺失值的时候使用，
ˇ＾ˇ (1)简单线性回归的GMM stata操作为：sysuse auto,clear gmm (mpg - {b1}*gear_ratio - {b2}*turn - {b0}),instruments(gear_ratio turn) 结果如下：(2)利用线Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .82949186 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 3.608e-33 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 3.608e-33 (backed u
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