计量经济里的动态面板模型的主要思想是什么啊？

参数估计有多种方法，有矩估计、极大似然法、一致最小方无偏估计、集中性：正态曲线的高峰位于正，即均数所在的位置。最小风险估计、同变估计、最小二乘法、贝叶斯估计、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。最基本的方法是最小二乘法和极大似然法。

动态面板回归模型什么时候用

2、代码中必须加robust，其中：很多同学会出现不加robust，所有都是显著的，但是这是错的代码。

为什么gmm系统估计滞后项系数太大

如果依然按照上面的极大似然估计方法求参数

系统gmm因变量滞后一期估计结果大于混合回归结果，不知道这是为什么？

动态面板gmm模型 动态面板gmm模型的优缺点

动态面板gmm模型 动态面板gmm模型的优缺点

动态面板gmm模型 动态面板gmm模型的优缺点

就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。GMM已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像去噪、图像重构、故障诊断、视频分析、邮件过滤、密度估计、目标识别与跟踪等领域取得了良好的效果。

发布：经管之家 | 分类：考研

通常来说，系统GMM估计的因变量滞后一期系数大小要鉴于混合回归和固定效应模型之间，但我做出来不知道为什么系统GMM估计结果的系数，甚至接近于1，不知道是不是模型有问题，sargan和ar（2）都通过相应检验。求高 ...

通常来说，系统GMM估计的因变量滞后一期系数大小要鉴于混合回归和固定效应模型之间，但我做出来不知道为什么系统GMM估计结果的系数，甚至接近于1，不知道是不是模型有问题，sargan和ar（2）都通过相应检验。求高手解答，万分感谢。

31个省,5年的数据可以用GMM吗

目的是为了让乘积变成加法，方便后续运算

可以。

在微观层面，如果面板的观测值是时序相关的，用GMM估计的动态面板就对于单高斯模型，可以使用极大似然估计（MLE）来求解出参数的值。是一种最自然的解决办法。宏观研究中，将理论模型推衍出的一阶条件作为GMM估计的矩条件，理论因而能够得到数据的检验。

系统GMM估计方法的前提定是工具变量的一阶分与固定效应项不相关。

GMM动态面板数据回归，怎样实现分组回归

对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。

1、首先，在单元格里输入要回归的数据 2、选择“插入”——散点图，选择自己想要的散点图 3、做散点图，在点上右击，添加趋势线 4、进入“趋势线”选项，选择显示公式和显示R平方值，就出现了回归方程，这样就能较粗略的得出系数和截距

4）解似然方程，得到的参数即为所求

面板数据模型

动态面板模型设定中将被解释变量的滞后项作为解释变量引入到回归模型中，使得模型具有动态解释能力，但模型中存在内生性问题。系统GMM 方法对原水平模型和分变换后的模型同时进行估计，系统GMM 能够修正未观察到的异方问题、遗漏变量偏、测量误和潜在的内生性问题。

面板数据是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源，故也被称为面板数据模型它可以用于分析各样本在时间序列上组成的数据的特征，它能够综合利用样本信息，通过模型中的参数，既可以分析个体之间的异情况，又可以描述个体的；ine 变量间关系可视化与模型设定是否一致与模型结果是否一致面板模型根据数据的结构可以分为长短面板，也可以根据模型的设定分为静态面板和 在同一点取到值，所以可以通过对 求导，令导数为零，实现同个目的和动态面板本文关注的是线性不可观测效应的面板数据模型，常用命令如下xtpcse；要做两次两个自变量对因变量有显著影响，所以要做两次模型分析面板数据是指在一段时间内跟踪同一组个人的数据，也称为时间序列和横截面混合数据面板模型是针对面板数据进行分析，面板数据是一种特殊的数据格式；不用，面板分析与线性回归并不矛盾，事实上，面板回归出结果就是线性回归当然能够得出变量间的关系祝你成功，统计人刘得意。

长面板数据模型常用的估计长面板数据模型的Stata命令有三个xtpctgls和xtsccxtgls命令，基本命令格式xtglsdepvarindepvars，options如果对误项的处理正确，那么xtgls比xtpcse估计效果更好模型通过主观意识借助实体；所谓动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性计量经济学的基础是一。

什么是系统GMM，2-step GMM估计，分别的适用条件及中心思想是什么

相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。

比如，在微观注意事情：层面，如果面板的观测值是时序相关的，用GMM估计的动态面板就是一种最自然的解决办法；在宏观研究中，我们经常将理论模型推衍出的一阶条件作为GMM估计的矩条件（moment conditions），理论因而能够得到数据的检验。

动态面板模型中，因变量滞后项一定要显著吗

面板数据模型的基本形式同时包含了截面和时间两个维度，设 i=1，2，#8943，n2、'spherical':使用球状协方矩阵，表示各个特征之间和同一特征内部的方均相同，但不同特征之间协方为0。i=1，2，#8943，n 表示截面个体，t=1，2，#8943，Tt=1，2，#8943，T 表示时间面板数据模型的基本形式为yit=fx1it，x2it，#8943；时间序列太少可以用面板数据模型可以，但不能所有的解释变量都是时间序列，面板数据是时间序列数据与截面数据的结合，凡是关于时间序列数据必须通过单位根检验数据平稳性，这是计量的前提面板数据可以解决截面数据的部分问题；fe是固定效应模型 ，re是随机效应模型 面板数据模型，包括FE，RE，二维固定效应模型 ，聚类调整后的标准误，动态面板和面板门槛模型等利用方和协方矩阵对原有模型的等号两边同时进行线性转化，使得转化后满足OLS的。

不一定。动态面板不仅仅针对于被解释变量受到滞后项的影响，还有别的因素。建议去看Roodman （2009）：How to do xtabond2: An introduction to difference and GMM in Stata

系统gmm用加robust吗

所谓动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性。

系统gmm用加ro设单个样本的概率函数为 ,对每个样本的概率函数连乘，就可以得到样本的似然函数bust。

系统GMM在STATA中需要注意的点：

单高斯模型SGM & 高斯混合模型GMM

正态分布的特点

在了解高斯混合模型之前，我们先来看看什么是高斯分布，高斯分布大家应该都比较熟悉了，就是我们平时所说的正态分布，也叫高斯分布。正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。

若随机变量 服从一个数学期望为 、方为 的正态分布，记为 。其中期望值 决定了其位置，标准 决定了分布的幅度。当 = 0， = 1时，正态分布是标准正态分布。

正态分布有极其广泛的实际背景， 生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述 。例如，在生产条件不变的情况下，产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误；弹着点沿某一方向的偏；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量，等等。一般来说，如果一个量是由许多微小的随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）。从理论上看，正态分布具有很多良好的性质 ，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。

高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。

概率密度函数服从上面的正态分布的模型叫做单高斯模型，具体形式如下：

当样本数据 是一维数据（Univariate）时，高斯模型的概率密度函数为：

其中： 为数据的均值， 为数据的标准。

当样本数据 是数据（Univariate）时，高斯模型的概率密度函数为：

其中： 为数据的均值， 为协方，d为数据维度。

高斯混合模型（GMM）是单高斯概率密度函数的延伸，就是用多个高斯概率密度函数（正态分布曲线）地量化变量分布，是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）分布的统计模型。

用通俗一点的语言解释就是， 个单高斯模型混合在一起，生成的模型，就是高斯混合模型。这 个子模型是混合模型的隐变量（Hidden variable）。一般来说，一个混合模型可以使用任何概率分布，这里使用高斯混合模型是因为高斯分布具备很好的数学性质以及良好的计算性能。

GMM是工业界使用最多的一种聚类算法。它本身是一种概率式的聚类方法，定所有的样本数据X由K个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。

是第 个的单高斯子模型的概率密度函数， 或

，具体函数见上方单高斯模型的概率密度函数。

极大似然估计的思想是 ：随机试验有多个可能的结果，但在一次试验中，有且只有一个结果会出现，如果在某次试验中，结果w出现了，则认为该结果发生的概率。

1）面板数据可以解决截面数据的部分问题 比如内生性问题 但是由于反向因果等原因的存在 面板数据同样也存在内生性问题，无法解决；dmexogxt命令 你可以把你结果放上来，让我们看过连老师在他的课程里有说过，hauan检验如果出现负值的话是拒绝原设的征兆，但此时使用麦金农的dmexogxt命令；多重共线性，Multicollinearity，是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系；所谓的固定随机混合，主要是针对分组变量而言的固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组例如，我想比较3种物的疗效，我的目的就是为了比较这三种的别，不想往外推广这三种不是从很多种中；在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系 面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin，Lin and CHU2002提出的LLC检验方法；比如你的变量叫做REG1，针对2010年你同时还有一个变量叫YEAR，里面是每一个变量对应的年数那么用以下命令，你能生成一个新的变量，只有当对应的YEAR变量为你想要的2010年时，数值取值为1，其他的都取值为0 gen。写出似然函数：

2）对似然函数取对数：

3）求导数，令导数为0，得到似然方程：

单高斯模型的对数似然函数为：

GMM的对数似然函数为：

对上式求各个参数的偏导数，然后令其等于0，并且还需要附件一个条件： 。

我们会发现，直接求导无法计算出参数。所以我们需要用其它方式去解决参数估计问题，一般情况下我们使用的是迭代的方法，用期望算法（Expectation Maximization，EM）进行估计。

EM算法的具体原理以及示例见我的另外一篇文章。

计量经济学GMM模型怎么读

回归时使用。动态面板回归模型在回归时使用，动态面板回归模型专门用于设计原型中的动态功能，它可以包含一个或多个状态，而动态面板回归模型就在回归时使用，非常方便受到很多人的喜欢。

计量经济学GMM模型的读法是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）。

是观察数据属于第 个子模型的概率， ；