●ω● 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下1. GMM 简介广义矩估计( Generalized Method of Moment , 简称GMM ) 是一种构造估计量的方法，类似于极大似然法( MLE ) 。MLE 通过假设随机变量服从特定的分布，进而将待
∩▽∩ 结果表明，最大似然估计量标准误差最小，是最有效的(d_ml,std.dev.0.0395),其次是optimal GMM 估计量(d_gmme,std.dev.0.0541),其次是样本平均值(d_a,std.dev.0orthogonal(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，
stataxtdpdsysmaxldeplag变量endogenous Gmm模型方法稳健性检验模型(用同样可以衡量某一指标的变量替换主要解释变量，再回归判断结果是否相同，可靠)进行gmm回归未经作者授权，禁止转载动态面板模型gmm的stata教程，视频中介绍的是比较基础的代码，保证新手也可以看得懂~如果还需要了解更多的的，可以看我的专栏，里面有一篇详细的文章介绍，
面板数据是非常常见的数据类型，尤其是在经济、金融的研究中，面板数据、时间序列数据的相关模型，得到了极大地发展和广泛的应用。面板数据，简言之是时间序列和截面数据的混合。严格小菲stata 作者我们可以在这个代码的基础上进行一定的更新。xtabond2 sjy L.sjy x1 x2 x3 x4 i.year, gmmstyle( x2 x3) ivstyle(x1) noleveleq所以最后的命令
