系统GMM+差分GMM+固定效应+随机效应 stata代码

25-03-07 23:41

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***识别面板数据

xtset section year class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

***豪斯曼检验

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**(若接受原假设，使用随机效应模型；若拒绝原假设，固定效应模型)

***系统GMM命令

xtabond2 y L(1/2).y L(0/1).w L(0/2).(k ys) yr2009-yr2019, gmm(L.y), iv(L(0/1)w L(0/2).(k ys) yr2009-yr2019) nomata noleveleq small twostep class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

**y表示被解释变量；L(p/q).y表示动态模型滞后几阶，使用被解释变量的滞后p阶到滞后q阶作为解释变量；L(0/1).w表示使用w的不滞后与滞后一期作为解释变量；L(0/2).(k ys)表示使用了k与ys的不滞后、滞后一期、滞后二期作为解释变量;yr2009-yr2019表示年度虚拟变量{逗号前的部分规定了动态模型中使用了哪些解释变量、哪些控制变量，分别是滞后几阶，有没有控制年度虚拟效应}
**gmm中填内生变量以及前定变量
**iv中填外生变量，只要不是内生变量与前定变量，都填在iv中，属于自己做自己的工具变量
**nomata相当于矩阵运算方式，没啥用
**noleveleq表示不使用水平方程，即差分GMM
**small表示假设最后分布为t分布，最后报告的值为t值
**twostep表示使用两阶段估计

***差分GMM模型

xtabond2  industry_convergence l(1/2). industry_convergence  marketization m2 government illiteracy import_export ,  gmm(l. industry_convergence) iv( marketization import_export m2 government ) nomata noleveleq small twostep class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

**固定效应模型

xtreg industry_convergence marketization m2 government illiteracy import_export,fe class="hljs-button signin active" data-title="登录复制" data-report-click="{"spm":"1001.2101.3001.4334"}" onclick="hljs.signin(event)">

注：本文转载自blog.csdn.net的我是章汕呐的文章"https://blog.csdn.net/qq_39760686/article/details/140647733"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。

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