每一个组的观测值都很少，不需要GMM，

谢谢您，我是用固定效应做的基准回归，有解释变量和被解释变量存在互为因果的关系，然后用GMM进行稳健性检验，整体样本17万个，但有些变量值存在缺失。想进一步请教您，如果不用GMM，还有其他方法可以进行稳健性检验吗？

谢谢您，我是用固定效应做的基准回归，有解释变量和被解释变量存在互为因果的关系，然后用GMM进行稳健性检验，整体样本17万个，但有些变量值存在缺失。想进一步请教您，如果不用GMM，还有其他方法可以进行稳健性检验吗？

在进行系统GMM回归（Generalized Method of Moments）时，AR(1)和AR(2)检验是用于检查模型残差的一阶自相关性和二阶自相关性。如果结果显示为小点或不显著的值，通常意味着这些检验未能拒绝不存在相应阶数自相关的原假设，这是系统GMM回归的一个重要前提条件。

在您的代码中：

```
xtabond2 Markups l(1/2).Markups l(0/1).(MI TI TFP lnCI MP EI) Quality ,gmm(l.(Markups MI TFP)) iv(lnHHI) twostep robust
```

`xtabond2`是Stata中用于进行系统GMM估计的命令。您指定了`l(1/2).Markups`作为内生变量滞后差分的工具变量，并且使用了`MI TI TFP lnCI MP EI`和`Quality`作为解释变量，以及用`lnHHI`作为额外的外生工具变量。

如果AR(1)和AR(2)检验显示出小点（即不显著），这可能意味着：

- 模型残差没有一阶或二阶自相关，这是好的信号，表示您的模型设定可能是合理的。
- 也可能是因为数据本身的问题导致测试统计量的分布不是预期的样子。

如果您担心这些结果，并且它们对您的研究有重大影响，您可以尝试以下操作：
1. **检查数据**：确保您的数据没有异常值或遗漏变量。
2. **模型设定**：重新考虑您的模型设定是否正确，比如是否有需要添加的控制变量等。
3. **增加工具变量**：有时候，AR(1)和AR(2)检验不显著可能是因为工具变量选择不当。尝试加入更多的外生工具变量。

最后，请注意，即使AR(1)和AR(2)测试通过，也并不保证您的模型没有其他问题（如过度识别、弱工具变量等）。进行详细的敏感性分析总是好的实践。

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