请问解决了吗？是什么原因呢，我也遇到这个问题，着急

因为解释变量里有滞后一期啊

在使用广义矩方法（Generalized Method of Moments, GMM）进行估计时，观测值减少可能有几种原因。其中最常见的原因与模型设定和数据处理有关。

1. **缺失值**：你的原始数据中可能存在一些观测值有缺失的数据点。当执行GMM估计时，如果某个变量在某一年或某一行业中有缺失值，那么该年份或者该行业的所有观测可能被排除在外以保持估计的准确性。

2. **模型设定**：你可能使用了动态面板模型（比如差分GMM或者系统GMM），这类模型利用滞后项作为工具变量。如果数据中某个时间点的数据丢失或不在考虑范围内，那么与之相关联的所有后续观测都可能被排除以保证模型估计的正确性。

3. **过滤条件**：在进行回归分析前，你可能会设定一些筛选条件来清除异常值或者不符合条件的数据点，这也会导致有效样本量减少。

4. **软件实现**：不同的统计软件和工具包处理数据缺失或异常值的方式可能有所不同。某些程序默认会自动排除含有任何缺失值的观测，而不会明确通知用户这一过程。

在你的情况下，从原始观测值429个减至395个，并非不常见现象，尤其是在处理面板数据时。为了准确理解为何减少到395个观测，你可以检查数据中是否存在缺失值、审查模型设定条件（如动态项的使用）以及软件如何处理异常情况。

如果需要进一步查明具体原因，你可能需要详细查看数据预处理步骤和GMM模型的具体设置，并确认是否有任何筛选或排除规则被应用。同时，也可以尝试调整这些参数以观察样本量变化是否符合预期。

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