动态面板数据与stata的基础使用指导

可以的同学，同学目前的学习目标是需要解决一些动态面板数据与stata的基础使用的疑问哈。目前同学主要是需要哪些疑问的指导呢?我们都是可以辅导，后续如果同学有需要，可以安排老师结合案例进行进一步的使用讲解。

动态面板数据的一般形式为：

模型将(可以推广到多阶滞后项) 作为解释变量，体现了被解释变量动态变化特征的模型。然而，

与随机干扰项具有很强的相关性，这违背了解释变量与随机干扰项不相关的基本假设，即存在内生性问题。基于此，Arellano and Bond (1991) 提出了一阶差分广义矩 (First-difference GMM) 估计法，先通过一阶差分消除个体效应，再用被解释变量的水平值作为工具变量，降低了模型的内生性。

Arellano and Bover (1995) 、Blundell and Bond (1998) 在此基础上进一步提出了系统广义矩 (System GMM) ，将被解释变量的差分值作为工具变量，减少了一阶差分广义矩估计法的偏误。

然而，Probit、Logit 等非线性模型的被解释变量是二元变量 (Binary) 或取值有限的离散变量 (Dichotomous) ，模型用极大似然法进行估计，一阶差分广义矩估计法和系统广义矩估计法难以适用。

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