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按照下面的代码，我可以估计一个滚动的 gmm 函数。

需要计算 VIF 以检测具有以下误差的多重共线性。

请查看我的数据示例和我的 pgmm 代码，如果我使用了正确的语法，请告诉我。

Y1 是我的因变量，带有 C* 变量的 X* 是我的自变量和控制变量。我正在尝试以 2 年的滞后时间运行动态 GMM 模型，但这是我第一次使用 PGMM，我不确定这是否是正确的语法。

样本数据

我正在尝试运行下面的 pgmm 命令：

编辑：我还生成了以下代码：

在我的应用程序中，我将添加行并更新它旁边的字段。例如。如下

为此，我首先需要识别标签 1 和 2，然后我需要去更新用户名字段。下面的代码将起作用 -

但我正在编写添加多行的函数，我需要概括上面的代码，它需要 $i（for 循环）。

我如何传递$i“”引号？我在下面使用了转义字符，但它不起作用。

我正在尝试使用 R 中的广义矩量法来训练回归模型。我有 3 个内生回归量，它们与我知道是外生的 6 个事物相关。

• 我的结果变量是 y
• 我有 3 个内生回归变量：z1、z2、z1*z2
• 我有 6 个外源工具：x1、x2、x3、x4、x5、x6

为了进行培训，我将数据设置在 data.matrix 中dat。第一列为 y，第二列为全 1，第三至第八列为仪器 x1-x6。第 9 到第 11 列是回归量（z1、z2 和 z1*z2）。

然后我将我的时刻条件设置如下：

然后我尝试训练我的模型：

当我运行它时，我得到一个错误： model order: 1 singularities in the computation of the projection matrix results are only valid up to model order 0Error in AA %*% t(X) : requires numeric/complex matrix/vector arguments

该误差表明 x 的秩不够大，无法估计与 z 对应的变量的系数。

但是当我检查Matrix::rankMatrix(dat[,3:8])告诉我我的 x 有 5 级并Matrix::rankMatrix(dat[2,9,10,11])告诉我我的 z 有 4 级时。此外，rankMatrix(t(x) %*% z )产生 4。这些值对我来说似乎对 GMM 很好。我究竟做错了什么？

我也尝试使用pgmmfrom plm，但我的数据实际上只是一个横截面（不是面板数据集），当我尝试使用它时，我因为每个人有多个观察结果而出错。

dat好像：

x1 是 [30-100] 中的整数 x2 是二进制 0,1 x3 取两个值 x4 取两个值 x5 取两个值 x6 取两个值

z1 是二进制 0,1 z2 在 [0,1] 中是连续的

我正在尝试遵循本文第 3.2 节中给出的关于使用gmm R包的示例。所以我想估计一个稳定分布的参数。我正在使用以下代码

请注意，这McCullochParametersEstim()是一种基于分位数的参数估计方法，用于计算起始值。当我运行此代码时，我收到以下错误

我的数据可以在这里找到。在数据集中，我有价格、对数价格、对数回报和非对数回报。当我对price和return列中的数据运行代码时，例如x1 <- returns.return[2:6966]，没有问题。当我使用logorlog.return列中的数据运行代码时，会出现错误消息。我不确定对数变换是否会以某种方式改变数据类以导致错误。任何帮助表示赞赏。

我试图相对于 19 维参数向量 θ 最小化目标函数 J(θ)。J(θ) 是一个平滑的非线性函数，因此我在 R 中尝试了各种基于梯度的优化器来找到解决方案。一个一致的问题是它们都在具有非零梯度的点处提前停止优化。停止的原因是“线搜索的零步”。例如，代码

将终止并显示以下消息：

您会注意到，梯度远非零。Optim 也有同样的问题。

有没有办法可以控制最小步长（alpha），以便优化器在梯度中的最大元素小于 grtol 之前不会停止？

我也尝试过提供解析梯度，这有时会根据初始参数值收敛到具有非零梯度的解。但是，有时它不会，并且优化器会因为“从行搜索零步长”而再次停止。

关于优化器为何将步长设置为零以及如何防止这种情况发生的任何建议将不胜感激！

我正在研究N = 30个国家和T = 15年的面板数据集。我正在使用R和plm包进行分析。根据Blundell-Bond (1998)和Arellano-Bover (1995)的研究，我决定使用 System-GMM 单步模型，仅具有个体效应。但是，我对如何使用该pgmm函数有点困惑，这需要一个多部分公式来指定具有 IV 的模型以及我得到的 Sargan-Hansen 测试结果。为了更清楚，这里有一些我试过的代码示例，估计的结果和sargan测试。在我的模型中，我考虑了滞后因变量和外生回归变量。为了避免我的帖子太长，我只是尽可能地整理报告模型代码和主要结果：

正如您在模型 2、4 和 6 中看到的，我将外生回归log(GDPcap)量放在公式的第三部分，将其与滞后的依赖工具分开。我不知道这是否是设置公式的正确方法，因为在 R 文档中指定“普通仪器”需要它。这是什么意思？考虑到这个疑问，我想在模型 6 中做一个实验，使用lag(log(GDPcap))和我在估计中得到的结果log(GDPcap)是显着的，并且在 Sargan 测试中它们似乎显然是好的。

此外，我注意到我在 Sargan 测试中得到的不同结果，特别是关于自由度，这与我使用的仪器数量和 p 值非常相关。根据我所阅读的内容，使用过多的仪器可能是一把双刃剑，尤其是考虑到我的样本量，并且 Sargan-Hansen 检验可能会受到影响，给出过高的 p 值。所以我的问题是这六个模型中哪一个写得对，我应该如何解释我得到的结果，无论是在估计（在某些模型中外生回归量不显着）还是在测试中？

我希望我很清楚，有人可以解决我的疑问。提前致谢。

我是大学的最后一年学生，目前正在攻读学士学位（所以仍在学习 R），我真的希望您能提出一个潜在的解决方案（即使使用 Python）。

所以，我本科的主要模型如下： 论文的主要模型

我需要使用 GMM 来估计这个模型（最好是 Arellano 和 Bond (1991)）。我一直在寻找解决方案近 2 个月，但仍未成功。

数据集可以在这里找到：https ://drive.google.com/file/d/15NBcZ7TBfoJ7TnM3BYgtt5JW3T3CmqGJ/view?usp=sharing

我的代码如下：

domega是 TFP 增长，ddebt - 债务增长，ta - 总资产对数，dsales - 销售增长。

ff1, ff2, ff3, ff4, ff5 代表模型中的金融摩擦。

在我创建了所有需要的变量之后，我试图通过使用plm包中的pgmm函数来估计系数。并收到 2 个错误：

如果我使用transformation = "d"，错误如下： 1 类型的错误

如果我使用transformation = "ld"，错误如下： 2 类型的错误

如果我从模型中删除滞后并将其放在“|”之后 我得到的标志： 3 种错误

我非常感谢提供的任何意见和建议，因为我不知道如何摆脱这个死胡同。先感谢您！）

请询问数据和任何解释，因为我真的很想找到解决方案。

UPD：这是一个相关矩阵：

pgmm()我正在尝试添加一个虚拟变量，以确定R中使用的特定因子（MUNICIPIO）的系数。

这是代码：

我收到以下错误

这个想法是在这种情况下确定每个“MUNICIPIO”的弹性。

我正在尝试使用包使用 R 中的广义矩量法来估计模型，gmm但出现以下错误：

ar.ols 中的错误（x，aic = aic，order.max = order.max，na.action = na.action，：'order.max' 必须 <'n.used'

我为您提供了我使用的代码以及我生成的样本数据，而不是这些数字随机数，我将拥有与财务回报相关的数量。

你能告诉我我的代码有什么问题吗？