ivregress

[R] ivregress -- Single-equation instrumental-variables regression

Syntax

        ivregress estimator depvar [varlist1] (varlist2 = varlist_iv) [if] [in] [weight] [, options]

    estimator               description
    --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    2sls                    two-stage least squares (2SLS)
    liml                    limited-information maximum likelihood (LIML)
    gmm                     generalized method of moments (GMM)
    --------------------------------------------------------------------------------------------------------------

ivreg2

都是可以做gmm的

进入STATA，help——search command
搜ivregress
里面有一部分是以下的：
Examples

    Setup
        . webuse hsng2

    Fit a regression via 2SLS, requesting small-sample statistics
        . ivregress 2sls rent pcturban (hsngval = faminc reg2-reg4), small

    Fit a regression using the LIML estimator
        . ivregress liml rent pcturban (hsngval = faminc reg2-reg4)

    Fit a regression via GMM using the default heteroskedasticity-robust
    weight matrix
        . ivregress gmm rent pcturban (hsngval = faminc reg2-reg4)

    Fit a regression via GMM using a heteroskedasticity-robust weight matrix,
    requesting nonrobust standard errors
        . ivregress gmm rent pcturban (hsngval = faminc reg2-reg4),
            vce(unadjusted)

根据这些命令操作就可以了。

还多谢上一楼的提醒，也帮我解决了大问题

版主，有个问题想了很久没想清，希望能得到你的帮助：
   不知道版主有没有听过广义极值分布，大概的意思就是说某些时间序列的最小值会服从某个分布，就好比说常见的人的身高服从正态分布，不懂也不无大碍。我要用最大似然估计方法进行估计这个分布的参数（三个参数，theta、mu和sigma），比如说正态分布的mu、sigma。
   具体的似然函数由于论坛无法显示，就假设我的写法都正确吧。呵呵……
我编了以下程序：
program define evt
   version 12.0
   args lnf theta mu sigma
   tempvar a b
   quietly {
       gen double `a'=1/`theta'
       gen double `b'=`theta'*(($ML_y1-‘mu’)/`sigma')
       replace `lnf'=-ln(`sigma')-(1+`a')*ln(1-`b')-(1-`b'))^(-`a')
   }
end      //也假设我编的似然函数程序是对的吧。
ml model lf evt (return)   //因为我只有一组金融收益的时间序列，没有解释变量和被解释变量，即没有回归方程，通过这组序列我要直接求出theta、mu和sigma参数，这一步代码我不知道怎么写。求指教啊！   补充：这个问题有点像给定一群人的身高，并且它们服从正态分布，要用最大似然估计方法求出其中的mu和sigma。

ml max         

求问您知道怎么做了吗？正在做类似的。