Stata：GMM-简介及实现范例

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1. GMM 简介
2. MM 估计量
- 2.1 PMC 和 SMC 样本均值的估计
- 2.2 MM 估计的一般形式
3. GMM
- 3.1 为何要使用 GMM ？
- 3.2 两阶段最小二乘法
- 3.4 过度识别检验
- 3.5 Euler 方程范例
4. GMM 过程的 Stata 简单实现
- 4.1 gmm 命令
- 4.2 简单例子
- 4.3 进阶例子
- 4.4 过度识别检验
参考文献和资料

1. GMM 简介

广义矩估计 ( Generalized Method of Moment , 简称 GMM ) 是一种构造估计量的方法，类似于极大似然法 ( MLE ) 。 MLE 通过假设随机变量服从特定的分布，进而将待估参数嵌入似然函数，通过极大化联合概率密度函数得到参数的估计值。 GMM 则是以随机变量遵循特定矩的假设，而不是对整个分布的假设，这些假设被称为矩条件。这使得 GMM 比 MLE 更稳健，但会导致估计量的有效性有所降低 (估计出的标准误比较大)。

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