基于动态面板数据的GMM模型的stata命令，毕业论文求助：GMM模型合理性问题关于AR(1) AR(2) sargan检验等，差分GMM模型估计有常数项吗？关于GMM模型的AR(2)问题，GMM模型估计系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
3)为了克服OLS估计的问题，需要引入「2」人工变量：在动态面板模型中，最常用的工具变量是被解释变量和解释变量的滞后及差分滞后项；4)引入这类工具变量后，可利用GMM的一般框架进行估RE模型估计(略，待补充) 二.动态面板数据的STATA处理命令(一)差分GMM xtabond Setup webuse abdata Basic model with two lags of dependent variable included as regressor
Stata命令：estat first(显示第一个阶段回归中的统计量) (2) 检验工具变量的外生性(接受原假设好)在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过noleveleq(如果有这个命令，那工具变量中就只有difference equations,没有了level equations,因此就等同于做了difference GMM,否则默认system GMM) orthogonal(这是用向后orthogonal deviations方
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、案例和代但是Stata有一些固定的命令，可以直接进行动态面板估计。如：xtabond、xtdpdsys、xtdpd。以上这些命令使得模型更加容易估计，同时也提供了相关的一些检验。一)认识面板动态模型模型如下：与静态模
