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对外经济贸易大学金融学院 张海洋
GMM 方法与动态面板数据——一个简介
2015 年8 月
在阅读文献中经常看到有使用GMM方法分析动态面板数据，但没有深入研究。最近开
始自己用此方法时，感觉很困惑，因为使用此方法的文献中，对方法的原理大多语焉不详。
对该方法的适用性，为什么用此方法，以及方法优缺点介绍聊聊几句。因此，通过读文献很
难对该方法有全面的把握。
由于时常有学生过来问我怎么用GMM方法处理动态面板数据，不能总是含糊地回答，
同时自己也在写这方面的文章，因此找来几本参考书，搜集了大量的文献，详细阅读之后，
撰写本文。文中主要内容摘要并整理自Roodman （2009 ），这是STATA命令xtabond2命令的
作者所写的介绍性文章，应该有权威性，如果该文不准确，那么所有使用此命令做的研究将
2009 ）和 （Angrist and Pischke ，2009 ）等书籍。
全部失效。同时参考了Cameron and Trivedi （
本文仅为作者对该方法的理解，如有不妥、疑问或建议请联系：hyang_zhang@163.com 。
（一）为什么要用GMM 方法
本文所谓动态面板数据(Dynamic Panel data, DPD)分析，指的是分析中采用如下的回归
方程：
Y Y X u （1）
i,t i,t1 it i it
i 1,...,N ，t 1,...,T
Y i
其中， 是因变量的滞后项， 是个体 的固定效应。因变量的滞后项和固定效应
u
i ,t1 i
同时存在，是动态面板数据分析特殊性的关键。如果固定效应不存在，那么回归方程变为:
Y Y X （2 ）
i,t i,t1 it it
这时，用OLS或者随机效应模型回归分析即可。如果因变量的滞后项Y 不存在，那
i ,t1
么回归方程变为：
Y X u （3 ）
i,t it i it
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