如题，系统GMM估计中的gmm工具变量和iv工具变量如何确定？即在使用系统GMM估计回归方程时，应使用哪些变量作为gmm工具变量，哪些变量应作为iv工具变量？扫码或添加微信号：坛友素根据系统GMM模型的设定，把经过试验认为和被解释变量相关性不大的解释变量作为外生变量，没有滞后项的内生解释变量作为内生解释变量，有滞后项的内生解释变量作为前定解释变量(包括其
gmm中的工具变量是什么意思
GMM 则是以随机变量遵循特定矩的假设，而不是对整个分布的假设，这些假设被称为矩条件。这使得GMM 比MLE 更稳健，但会导致估计量的有效性有所降低(估计出的标准误比较大)。2一、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存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释
gmm的工具变量
内生变量和外生变量，其二者均为解释变量，如果考虑内生性问题时才会将解释变量区分成内生变量和外生变量。如果存在异方差则GMM的效率会优于TSLS,但通常情况下通过解释变量的适当滞后期作为工具变量对一阶差分模型中的参数进行IV估计可以得到一致估计量。但是Stata有一些固定的命令，可以直接进行动态面板估计。如：xtab
gmm估计必须要有工具变量吗
ˋ▂ˊ 前定变量和内生变量放进gmm里，外生变量放入iv里，如果不满足AR条件和Hansen条件，可以调整工具变量的个kmeans是一种基于划分的聚类，中心思想很简单，类内距离尽量小，类间距离尽量大，算法过程为：1.初始化k个质心，作为初始的k个簇的中心点，k为人工设定的超参数；2
