请教大侠,关于GMM动态面板数据模型的广义矩估计

主要是做动态面板数据的两个重要检验.Sargan用来检验在广义矩估计(gmm)中是否存在过度限制约束问题,Arellano-Bond 用来检验误差项是否存在序列相关问题,如果存在L阶序列相关,则差分方程的工具变量必须选取滞后L+1.

面板数据的广义矩估计怎么用Eviews做

打开workfile窗口后,在主菜单选择Object/new object/Equation,或者Quick/Estimatie Equation,打开面板数据估计设定对话框,在Method选择GMM/DPD-Generalized Method of Moments/Dynamic Panel Data

广义矩估计的介绍

广义矩估计,即GMM(Generalized method of moments),是基于模型实际参数满足一定矩条件而形成的一种参数估计方法,是矩估计方法的一般化.只要模型设定正确,则总能找到该模型实际参数满足的若干矩条件而采用GMM 估计.

如何用xtabond2进行系统GMM的估计

[面板数据求助] 如何用xtabond2命令进行系统GMM估计,请请我 [推广有奖] ywh.请注意,这命令是在一行的,因为回帖放不在一行,才自动隔开的.

GMM,用eviews好还是Spss好用

用stata比较好,sas也可以的我经常帮别人做这类的数据分析的

如何在stata中做GMM

广义矩估计(Generalized Method of Moments,即GMM) 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.

如何在eviews里做两阶段广义矩估计?求解答

这个对你来说太复杂,没法一次性在这里讲清楚的

eviews对时间序列数据做广义矩估计分析的中的命令怎么填

eviews数据分析,找我吧,用stata来做

系统gmm,应用GMM时需要注意什么

比如,在微观层面,如果面板的观测值是时序相关的,用GMM估计的动态面板就是一种最自然的解决办法;在宏观研究中,我们经常将理论模型推衍出的一阶条件作为.

系统GMM估计需要做哪些检验

对GMM估计效果的检查至少包括:1,diff-in-hansen检验;2,AR test的残差序列自相关. 但是从估计结果中,我没弄清楚应该如何去做这两方面. 我的疑问在下文有特殊颜.