『壹』 在stata中怎樣對面板數據進行gmmguji
首先檢驗解釋變數內生性（解釋變數內生性的Hausman 檢驗：使用工具變數法的前提是存在內生解釋變數。Hausman 檢驗的原假設為：所有解釋變數均為外生變數，如果拒絕，則認為存在內生解釋變數，要用IV；反之，如果接受，則認為不存在內生解釋變數，應該使用OLS。
reg ldi lofdi
estimates store ols
xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)
estimates store iv
hausman iv ols
（在面板數據中使用工具變數，Stata提供了如下命令來執行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （選擇項可以為fe，re等，表示固定效應、隨機效應等。詳見help xtivreg）
如果存在內生解釋變數，則應該選用工具變數，工具變數個數不少於方程中內生解釋變數的個數。「恰好識別」時用2SLS。2SLS的實質是把內生解釋變數分成兩部分，即由工具變數所造成的外生的變動部分，以及與擾動項相關的其他部分；然後，把被解釋變數對中的這個外生部分進行回歸，從而滿足OLS前定變數的要求而得到一致估計量。tptqtp
二、異方差與自相關檢驗
在球型擾動項的假定下，2SLS是最有效的。但如果擾動項存在異方差或自相關，
面板異方差檢驗：
xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)
estimates store hetero
xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls
estimates store homo
local df = e(N_g) - 1
lrtest hetero homo, df(`df')
面板自相關：xtserial enc invs exp imp esc mrl
則存在一種更有效的方法，即GMM。從某種意義上，GMM之於2SLS正如GLS之於OLS。好識別的情況下，GMM還原為普通的工具變數法；過度識別時傳統的矩估計法行不通，只有這時才有必要使用GMM，過度識別檢驗（Overidentification Test或J Test）：estat overid
三、工具變數效果驗證
工具變數：工具變數要求與內生解釋變數相關，但又不能與被解釋變數的擾動項相關。由於這兩個要求常常是矛盾的，故在實踐上尋找合適的工具變數常常很困難，需要相當的想像力與創作性。常用滯後變數。
需要做的檢驗：
檢驗工具變數的有效性：
（1） 檢驗工具變數與解釋變數的相關性
如果工具變數z與內生解釋變數完全不相關，則無法使用工具變數法；如果與僅僅微弱地相關，。這種工具變數被稱為「弱工具變數」（weak instruments）後果就象樣本容量過小。檢驗弱工具變數的一個經驗規則是，如果在第一階段回歸中，F統計量大於10，則可不必擔心弱工具變數問題。Stata命令：estat first（顯示第一個階段回歸中的統計量）
（2） 檢驗工具變數的外生性（接受原假設好）
在恰好識別的情況下，無法檢驗工具變數是否與擾動項相關。在過度識別（工具變數個數>內生變數個數）的情況下，則可進行過度識別檢驗（Overidentification Test），檢驗原假設所有工具變數都是外生的。如果拒絕該原假設，則認為至少某個變數不是外生的，即與擾動項相關。0H
Sargan統計量，Stata命令：estat overid
四、GMM過程
在Stata輸入以下命令，就可以進行對面板數據的GMM估計。
. ssc install ivreg2 （安裝程序ivreg2 ）
. ssc install ranktest （安裝另外一個在運行ivreg2 時需要用到的輔助程序ranktest）
. use "traffic.dta"（打開面板數據）
. xtset panelvar timevar （設置面板變數及時間變數）
. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （進行面板GMM估計，其中2s指的是2-step GMM）