stata做GMM估计的具体步骤

关于stata做GMM估计的具体步骤,包括之前做什么检验,怎么做DIF-GMM,SYS-GMM和加入工具变量,我的模型AY=f(LAND, ALABOR, FRET,MACH, ROADS, ELEC ) ,取对数后LAY, LL ,LA ,LF , LM ,LR ,LE.,在附件里提供了部分数据,如果能够直接处理这些数据并把操作步骤记录下来的就更好。(希望有尽可能详细的命令)

1.怎么检验是否有内生性?

2.具体命令是怎样的?

dif gmm命令: xtabond LAY LL  LA  LF LM LR LE lags(1) robust

sys gmm命令:xtabond2 LAY l.LAY LL  LA  LF LM LR LE  ,gmm( ) iv( ) robust

gmm的括号里写的是内生性的工具变量  iv的括号里写的是严格外生性的工具变量,并且也可再命令后加twostep 来做两部估计的结果。

Stata的操作步骤:                        英文部分都是命令,直接复制粘贴就可以

#1、建立自回归模型 #打开文件

use infln_wage.dta #查看数据的内容 describe

#查看汇总数据信息 Summarize

#设定为时间序列数据文件 g tm=_n tsset tm

#画出时间序列图形 twoway (tsline inf wgwth)

#inf对其三阶滞后做自回归 reg inf l1.inf l2.inf l3.inf

#自回归分布滞后模型      回归都用reg

reg inf wgwth l1.wgwth l2.wgwth l3.wgwth l1.inf l2.inf

因为是要稳定的数据,用检验的方法检验是不是稳定的数据 #2、非稳定数据的检查和回归  用数据文件usa #打开文件 use usa.dta

#查看数据的内容 Describe

#查看汇总数据信息 Summarize

#设定为时间序列数据文件 g tm=_n Tsset tm

#画出时间序列图形

#画出一阶差分时间序列图形

twoway (tsline d.gdp)      d.做一阶差分  d2.做二阶差分   d3.做三阶差分

以此类推

#画出二阶差分时间序列图形     tsline——折线图

twoway (tsline d2.gdp)

#一阶差分自回归

reg d.f l1.f l1.d.f

#单位根检验

dfuller f, regress lags(1)

dfuller f, noconstant lags(0)

平稳以后才该回归就做回归

#R语言的回归命令 #调入输入数据程序包 >Library(foreign)  #安装car的包

>install.packages(“car”) #读入数据

>usummary(u)

#查看数据 >u

#查看前6个数据 >head(u)

#调入系统中的数据 >attach(women) #画散点图

>plot(weight,height) #weight对height回归

>hsummary(f)

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