对于面板数据，如果观测到被解释变量随时间而改变，则开启了动态面板对参数估计的可能性。动态面板模型设定了一个个体的被解释变量部分取决于前一期的值。当被解释变量的滞后一期或者多期出现在解释变量中。
对于短面板数据来说，需要研究短面板的固定效应模型估计，使用一阶差分消除固定效应。通过解释变量的适当滞后期作为工具变量对一阶差分模型中的参数进行IV估计可以得到一致估计量。但是Stata有一些固定的命令，可以直接进行动态面板估计。如：xtabond、xtdpdsys、xtdpd。以上这些命令使得模型更加容易估计，同时也提供了相关的一些检验。
来源 | 计量经济学（id：Mr-lufly） ，转载已获授权
（一）xtbaond
语法格式：
xtabond depvar [indepvars] [if] [in] [,option]
注意：
1、严格外生的解释变量与e不相关，所以可以作为自身的工具变量，它被指定在indepvars中。
2、先决变量或者弱外生的解释变量与前期误差项相关，但是与下期误差项不相关，这些变量可以作为共江湖变量。一般设置在pre（varlist）中。
3、一个解释变量可能是一个同期内生性解释变量。一般设置在endogensous（varlist）。
4、可以把其他工具变量设置在inst（varlist）中。
对于一些T较大的面板数据，如果将其直接设置为工具变量，可能会导致过度识别的问题。maxldags（#）为先决变量和内生变量设置工具变量的最高滞后期数；maxldags（#）sub选项可以设定先决变量和内生变量的最大滞后期数。此外可以将lagstruct(lag,endlags)单独对应用于pre（varlist）和endogenous（varlist）中。
其中2SLS为估计量称为一阶估计量，如果不附加其它选项为默认估计。由于模型是过度识别的，建议使用广义矩估计方法（GMM），因为她对模型的估计是更为有效的，附加选项twostep可以实现。
对于xtabond估计后可以使用estat abond和estat sargan进行误差自相关和过度识别约束检验。
（二）例证
****模型估计****************************************
use 'E:\BaiduNetdiskDownload\A\dyn_data.dta'
***2sls 一阶估计量***
xtabond lwage,lag(2) vce(robust)
***两阶段GMM***
xtabond lwage ,lag(2) twostep vce(robust)
***在以上的估计中，由于T=7，会产生很多的工具变量***
***使用maxldep（）限制工具变量数目***
xtabond lwage ,lag(2) twostep vce(robust) maxldep(1)
***加入其余解释变量及选项***
xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///
pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///
endogenous(union,lag(0,2))twostep vce(robust) artests(3)
****模型估计结束****************************************
****模型估计检验****************************************
xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///
pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///
endogenous(union,lag(0,2))twostep vce(robust) artests(3)
estat abond
***注：不能加入vce(robust)***
xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///
pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///
endogenous(union,lag(0,2))twostep artests(3)
estat sargan
****模型估计检验结束****************************************
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对于面板数据，如果观测到被解释变量随时间而改变，则开启了动态面板对参数估计的可能性。动态面板模型设定了一个个体的被解释变量部分取决于前一期的值。当被解释变量的滞后一期或者多期出现在解释变量中。
对于短面板数据来说，需要研究短面板的固定效应模型估计，使用一阶差分消除固定效应。通过解释变量的适当滞后期作为工具变量对一阶差分模型中的参数进行IV估计可以得到一致估计量。但是Stata有一些固定的命令，可以直接进行动态面板估计。如：xtabond、xtdpdsys、xtdpd。以上这些命令使得模型更加容易估计，同时也提供了相关的一些检验。
来源 | 计量经济学（id：Mr-lufly） ，转载已获授权
（一）xtbaond
语法格式：
xtabond depvar [indepvars] [if] [in] [,option]
注意：
1、严格外生的解释变量与e不相关，所以可以作为自身的工具变量，它被指定在indepvars中。
2、先决变量或者弱外生的解释变量与前期误差项相关，但是与下期误差项不相关，这些变量可以作为共江湖变量。一般设置在pre（varlist）中。
3、一个解释变量可能是一个同期内生性解释变量。一般设置在endogensous（varlist）。
4、可以把其他工具变量设置在inst（varlist）中。
对于一些T较大的面板数据，如果将其直接设置为工具变量，可能会导致过度识别的问题。maxldags（#）为先决变量和内生变量设置工具变量的最高滞后期数；maxldags（#）sub选项可以设定先决变量和内生变量的最大滞后期数。此外可以将lagstruct(lag,endlags)单独对应用于pre（varlist）和endogenous（varlist）中。
其中2SLS为估计量称为一阶估计量，如果不附加其它选项为默认估计。由于模型是过度识别的，建议使用广义矩估计方法（GMM），因为她对模型的估计是更为有效的，附加选项twostep可以实现。
对于xtabond估计后可以使用estat abond和estat sargan进行误差自相关和过度识别约束检验。
（二）例证
****模型估计****************************************
use 'E:\BaiduNetdiskDownload\A\dyn_data.dta'
***2sls 一阶估计量***
xtabond lwage,lag(2) vce(robust)
***两阶段GMM***
xtabond lwage ,lag(2) twostep vce(robust)
***在以上的估计中，由于T=7，会产生很多的工具变量***
***使用maxldep（）限制工具变量数目***
xtabond lwage ,lag(2) twostep vce(robust) maxldep(1)
***加入其余解释变量及选项***
xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///
pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///
endogenous(union,lag(0,2))twostep vce(robust) artests(3)
****模型估计结束****************************************
****模型估计检验****************************************
xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///
pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///
endogenous(union,lag(0,2))twostep vce(robust) artests(3)
estat abond
***注：不能加入vce(robust)***
xtabond lwage occ south smsa ind,lag(2) maxldep(3) ///
pre(wks,lag(1,2)) endogenous(ms,lag(0,2)) ///
endogenous(union,lag(0,2))twostep artests(3)
estat sargan
****模型估计检验结束****************************************
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