因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步(2) 系统GMM Arellano & Bond(1998)认为差分GMM估计量容易受弱工具变量的影响，进一步提出了系统GMM方法。系统GMM前提假定：工具变量的一阶差分与固定效应项不相关，但目前并没有方法
GMM估计是用于解决内生性问题的一种方法，除此之外还有TSLS两阶段最小二乘回归。如果存在异方差GMM的效率会优于TSLS,但通常情况下二者结论表现一致，很多时候研GMM估计是用于解决内生性问题的一种方法，除此之外还有TSLS两阶段最小二乘回归。如果存在异方差则GMM的效率会优于TSLS,但通常情况下二者结论表现一致，很多时候研究者会认为数
gmm方法介绍usingstata replicatetable bond(2002) notesrefer usingstata/se 9.1, march2006. preliminaries open datasetusbal89. mainvariables firmidentifier year logGMM 与K-Means聚类不同，高斯混合聚类采用概率模型来刻画每个样本的簇类，即为一种“软划分”方法。这里我们首先回忆多元高斯模型。对于n维样本空间\chi中的随机向量x,x服从高斯分布
因此就有了GMM方法，叫做广义矩方法，这个方法的主要依据就是让方程中的自变量和误差项的协方差为0(相互独立),基于这个依据就得到了方程系数的无偏估计或尽可能GMM方法获取最新GMM方法广义矩估计法是参数估计的一种方法，是普通矩估计法的推广。参数的矩估计就是用样本矩较成熟的GMM方法是由Hansen(1982)引进的，现在该方法已有较普
