面板专题 | 差分GMM和系统GMM估计原理与Stata代码实现

Question

如题所述

Answer 1

在探索动态面板模型的深度时，我们不得不面对一个关键问题：如何在内生性与估计效率之间找到平衡？两种常见的方法——差分GMM和系统GMM，为我们提供了独特的解决方案。差分GMM，如同一把精密的工具，通过工具变量（如滞后项）巧妙地处理内生性，但同时也可能带来不随时间变化变量的损失和工具选择的挑战。它在xtabond命令中的应用，如通过设置lags（滞后阶数）、premaxlags（工具变量数量）和endogenous（内生变量，默认无滞后）等选项，要求我们谨慎地检验扰动项的一阶自相关性，并进行过度识别检验（Sargan检验），确保模型的稳健性。

系统GMM，作为一种更高级的估计方法，它结合了水平方程与差分方程的优势，显著提高了估计效率。然而，它假定个体效应与工具变量无关。在xtdpdsys命令中，我们需要确保这些假设得到满足。同样，自相关性检验和过度识别检验是不可或缺的步骤，以优化模型的设定。在模型调整时，考虑增加滞后阶数或精细调整工具变量，是提升模型精确度的关键。

深入理解这些原理和实践操作，无疑需要参考权威资料，如陈强的《高级计量经济学》。这本书不仅提供了理论基础，还提供了实用的实例和指南，帮助我们更好地驾驭动态面板模型的复杂性。通过严谨的估计和检验，我们得以在面板数据的研究中，确保内生性问题得到妥善处理，从而提升模型的可靠性和有效性。