请教大神Q1. DIFF GMM 回归后采用estat abond, 一阶自相关p值>0.05，二阶三阶自相关都大于0.3
根据陈强的stata书，采用GMM需要 假设 “扰动项不存在自相关”。因此在假设成立的前提下，“扰动项的一阶差分”仍存在一阶自相关，但扰动项二阶差分将不存在自相关。所以，我的问题是  差分后的干扰项 是否 必然存在 一阶序列相关？
如果不存在，如何解释 ？ 我的结果就是一阶自相关 p值>0.05，意味着“扰动项的一阶差分”不存在一阶自相关
此时是否适合使用DIFF GMM? 根据连玉君老师的说法，貌似只需关注二阶自相关即可。

Q2.关于其他非主要研究的解释变量的问题

     动态面板模型中，我采用2阶滞后的因变量作为解释变量，主要研究的解释变量有三种（A B C），分别再添加7个控制变量的基础上与因变量Y进行回归。即：
Y=系数1*A +系数2*控制变量1+系数3*控制变量2+系数4*控制变量3+系数5*控制变量4+系数6*控制变量5+...
Y=系数1*B +系数2*控制变量1+系数3*控制变量2+系数4*控制变量3+系数5*控制变量4+系数6*控制变量5+...
Y=系数1*C+系数2*控制变量1+系数3*控制变量2+系数4*控制变量3+系数5*控制变量4+系数6*控制变量5+...
问题在于，对三个方程回归得到的A B C的系数都是显著的，但控制变量显著的情况就良萎不齐了。
这种情况下，可以三个方差添加的控制变量不一样吗？若把所有控制变量的回归结果放到论文里，显然很硬伤

此外，研究A B C对Y影响，因而分开与Y进行回归，这样处理是否妥当？




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