现有一组面板数据，1998-2007，用Eviews5.0做GMM估计。11个解释变量，其中有一项是被解释变量Y的前一期，工具变量滞后两期，共11个。参照他人常规的做法，并结合里面的指导步骤，我试了无数遍，做出来效果始终不理想，特别是R平方和调整后R平方数值太低，虽说主要不是看这项，但为什么结果不好。另外我用面板最小二乘估计做的结果都比这个显著，很想证明GMM的结果比静态面板的好。结果却相反，原因在何处呢？有没有什么办法可以优化估计结果？还是说我的数据本身有问题？
这个拟和结果令我非常困扰，还请高手赐教！
说明一下：解释变量都要保留，暂不考虑去掉不显著的解释变量。

被解释变量：Y 
方法：面板数据广义矩估计法
模型转换形式：一阶差分
样本（调整后）：2000-2007 
横截面数据：457 
平衡面板数据总观测值：4113
工具变量：@DYN(Y,-2) X1(-2) X2(-2) X3(-2) X4 (-2) X5(-2) X6(-2) X7(-2) X8(-2) X9(-2) X10( -2) @SYSPER
   
   
变量 参数值 标准误差 T检验值 P值
   
   
Y(-1) 0.457599 0.039406 11.61243 0.0000
X1 0.134006 0.010955 12.23225 0.0000
X2 -0.609319 0.052423 -11.62315 0.0000
X3 0.027829 0.013908 2.001008 0.0455
X4 0.009083 0.002402 3.781158 0.0002
X5 -0.028931 0.035419 -0.816808 0.4141
X6 -0.030319 0.004905 -6.181296 0.0000
X7 -3.12E-05 8.08E-05 -0.385730 0.6997
X8 0.000900 0.020172 0.044619 0.9644
X9 -0.001103 0.002786 -0.395895 0.6922
X10 -0.005003 0.008224 -0.608360 0.5430
@ISPERIOD("2001") -0.025426 0.004064 -6.256937 0.0000
@ISPERIOD("2002") -0.018474 0.004155 -4.445867 0.0000
@ISPERIOD("2003") -0.012014 0.003090 -3.888300 0.0001
@ISPERIOD("2004") -0.003036 0.003179 -0.955230 0.3395
@ISPERIOD("2005") -0.012386 0.002704 -4.580127 0.0000
@ISPERIOD("2006") -0.002419 0.002659 -0.909721 0.3630
@ISPERIOD("2007") -0.004040 0.003314 -1.218876 0.2230
   
   
 Effects Specification 
   
   
Cross-section fixed (first differences)
Period fixed (dummy variables)
   
   
R-squared 0.204790     Mean dependent var 0.015241
Adjusted R-squared 0.200854     S.D. dependent var 0.084636
S.E. of regression 0.075660     Sum squared resid 20.81996
J-statistic 45.01648     Instrument rank 54.00000

本文来自: 人大经济论坛(http://www.pinggu.org) 详细出处参考：https://bbs.pinggu.org/thread-426423-1-1.html