GMM，全称广义矩估计，是一种与极大似然估计相似但更稳健的参数估计方法。它通过假设随机变量满足特定的矩条件，而非整个分布，使得估计结果在模型偏差较大时仍具有一定的可靠性，尽管标准误可能会有所增加。在MM估计中，以样本矩条件替代母体矩条件，如估计随机变量均值时，通过样本数据的均值来逼近母体矩...
Stata：GMM 简介及实现范例
GMM，全称广义矩估计，是一种与极大似然估计相似但更稳健的参数估计方法。它通过假设随机变量满足特定的矩条件，而非整个分布，使得估计结果在模型偏差较大时仍具有一定的可靠性，尽管标准误可能会有所增加。
在MM估计中，以样本矩条件替代母体矩条件，如估计随机变量均值时，通过样本数据的均值来逼近母体矩条件。例如，自由度为n的正态随机变量，其矩条件包括均值和方差的条件，通过样本数据构建相应的样本矩条件。
GMM分为恰好识别和过度识别两种情况，前者与MM估计等价，后者则能有效利用多个矩条件，提高估计效率。例如，OLS可以视为矩估计的一种特例，而IV估计（如2SLS）则是在工具变量法中应用GMM，通过两阶段最小二乘法解决内生性问题。
在Stata中，gmm命令是实现GMM估计的关键工具，它支持矩估计和工具变量法等应用。通过简单的例子和数据集，如auto.dta，可以演示GMM的基本操作，包括线性回归、2SLS和动态面板的估计。同时，GMM估计中还涉及到过度识别检验，如Sargan检验，用于验证工具变量的外生性。
总的来说，Stata的gmm命令提供了一个实用的平台，帮助用户在实际研究中运用GMM进行复杂模型的估计和检验。要了解更多GMM在Stata中的具体操作和应用，可以参考相关课程和文献。2024-09-12
