3.调整iv选项里的变量4.调整gmm选项里的变量个数及滞后期最终结果需要系数、AR(2)、Hansen值同时满系统gmm估计比较悬，改变一下某一个参数，结果完全是相反的。所以第一建议是慎用。第二，系统gmm估计关键还要看是否通过ar2和sargen检验。这个多尝试吧。建议是把
系统gmm变量都不显著了
ゃōゃ Instruments used: l1.dlnw l1.dlnu l1.dlng l2.dlnw l2.dlnu l2.dlng l3.dlnw l3第三章违反假设条件的处理(模型的变换与GMM估计) 如上三张图都可以看出Prob的值大于05,因此新模型具有并没有违反假设条件。SAS 常用程序PRT或PRBOT:在H0:u=
gmm系数不显著
＋△＋ 我在做系统GMM的时候，用稳健的标准误时，几乎所有系数都是不显著的但是用普通标准误的话系数都是显著的，sargan检验的p值为1,这样的估计是有偏的这种情况该怎么办呢？扫码或添(1)双向因果问题是核心解释变量与被解释变量的，其解决办法最好用工具变量。而在动态面板中，SYS-GMM只能缓解被解释变量与滞后被解释变量的内生性，并不能解决核心
gmm模型不显著怎么办
各位牛人，我用系统GMM做的估计，其中aa ab ac分别是人均GDP，平方、三次方以及其他一些变量不显著，有你这个模型不论是固定效应还是随机效应都是不显著的，随机效应模型稍微好一点点但还是不显著。也就是说你模型设计有问题或者变量取值不对，或者你试试工具变量法能
gmm估计系数不显著说明什么
∪ω∪ 纳入被解释变量的滞后值可能导致解释变量的内生问题，需要采用广义矩估计法进行参数估计。本文选取2011-2018年的31省市的数据进行分析，属于典型的短面板，在可选因为宏观变量中，很难找出绝对外生的变量，变量之间多少会互相影响。而GMM方法可以“有一些自变量是内生
