时间点比较少时一阶GMM的估计结果可能不是无偏的，系统GMM能更好地解决内生性问题。
可以参考Arellano和Bond在1991和1995年的研究，还有Blundell和Bond1998年的研究

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：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。
reg ldi lofdi
estimates store ols
xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)
estimates store iv
hausman iv ols
（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见help xtivreg）
如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp
二、异方差与自相关检验
在球型扰动项的假定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方差或自相关，
面板异方差检验：
xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)
estimates store hetero
xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls
estimates store homo
local df = e(N_g) - 1
lrtest hetero homo, df(`df')
面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl
则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：estat overid
三、工具变量效果验证
工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。
需要做的检验：
检验工具变量的有效性：
（1） 检验工具变量与解释变量的相关性
如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weak instruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在第一阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estat first（显示第一个阶段回归中的统计量）
（2） 检验工具变量的外生性（接受原假设好）
在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原假设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原假设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0H
Sargan统计量，Stata命令：estat overid
四、GMM过程
在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。
. ssc install ivreg2 （安装程序ivreg2 ）
. ssc install ranktest （安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的辅助程序ranktest）
. use "traffic.dta"（打开面板数据）
. xtset panelvar timevar （设置面板变量及时间变量）
. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

谢谢分享~~~

刚才下载了个收费的 跟楼上说的一样 浪费了

你好 我想问一下  ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）控制地区或时间固定效应了么？与xtireg2 y x1 (x2=z1 z2)，fe gmm 区别在哪？谢谢啦

请问一阶GMM和二阶GMM做模型时用哪个啊，困惑中的小白~~

谢谢分享

请问这句怎么解读？ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

太棒了！感谢感谢~

同样问题，请问你解决了没？

谢谢分享

y是因变量，x1 x2 是自变量，其中x2用工具变量z1和z2代理

大神，我想问一下，系统据估计的估计结果用的是一阶段还是二阶段估计结果啊？还有除了sargan检验和二阶自相关检验，还需要其他的检验吗？以及稳健型检验必须做吗?
xtdpdsys load l.size l.cap l.iba l.rer l.gdp l.cpi, twostep
estat abond
estat sargan
可以用以上命令估计结果作为实证结果吗?

大神，我想问一下，系统据估计的估计结果用的是一阶段还是二阶段估计结果啊？还有除了sargan检验和二阶自相关检验，还需要其他的检验吗？以及稳健型检验必须做吗?
xtdpdsys load l.size l.cap l.iba l.rer l.gdp l.cpi, twostep
estat abond
estat sargan
可以用以上命令估计结果作为实证结果吗?

大神，我想问一下，系统据估计的估计结果用的是一阶段还是二阶段估计结果啊？还有除了sargan检验和二阶自相关检验，还需要其他的检验吗？以及稳健型检验必须做吗?
xtdpdsys load l.size l.cap l.iba l.rer l.gdp l.cpi, twostep
estat abond
estat sargan
可以用以上命令估计结果作为实证结果吗?

大神，我想问一下，系统据估计的估计结果用的是一阶段还是二阶段估计结果啊？还有除了sargan检验和二阶自相关检验，还需要其他的检验吗？以及稳健型检验必须做吗?
xtdpdsys load l.size l.cap l.iba l.rer l.gdp l.cpi, twostep
estat abond
estat sargan
可以用以上命令估计结果作为实证结果吗?

mark  thx!

请问一下动态面板数据 不使用IV的话可以如何使用GMM方法进行参数回归呢？stata的命令应该是怎样的呢？谢谢！

同问啊

感谢gmym，非常好的学习资料

你好，请问你的问题解决了么？遇到同样的问题了

mark

mark 不错

thanks a lot!!