pdynmc：基于矩条件的线性动态面板数据估计型号

基于线性和提出的非线性力矩条件Holtz-Eakin、Newey和Rosen（1988年）<doi:10.2307/1913103>,Ahn和Schmidt（1995）<doi:10.1016/0304-4076（94）01641-C>,阿雷拉诺和波弗（1995）<doi:10.1016/0304-4076（94）01642-D>.模型参数的估计依赖于广义矩量法（GMM），数值优化（当非线性力矩条件）和闭合的计算形成解（当估计基于线性矩时条件）。一步、两步和迭代估计是可用。用于推理和规范测试，Windmeijer（2005）<doi:10.1016/j.jeconom.2004.02.005>和双重修正的标准误差（黄、康、李，2021<doi:10.1016/j.jeconom.2020.09.010>)可用。此外，系列相关性测试提供了过度识别和Wald测试。的函数面板数据结构可视化及其建模结果也可以使用GMM估计。绘图方法包括绘制不平衡面板结构、系数范围的函数和穿过GMM迭代的系数路径（后者是根据中所示的图实施汉森和李，2021年<doi:10.3982/ECTA16274>).有关功能的更详细描述，请见Fritsch，Pua，Schnurbus（2021）<doi:10.32614/RJ-2021-035>.

版本：	0.9.10
取决于：	R（≥3.6.0）
进口：	数据表（≥1.12.2），MASS（质量）(≥ 7.3-51.4),矩阵(≥1.2-17），方法（≥3.6.2），最优（≥2018-07.10），统计（≥3.6.0),Rdpack公司(≥ 0.11-0)
建议：	脉冲多普勒雷达(≥ 1.0-1),测试那个（≥2.3.2），相对标准偏差(≥ 0.43.2)
出版：	2023-11-24
作者：	马库斯·弗里奇[aut，cre]，约阿希姆·施努布斯，安德鲁·阿德里安·于帕（Andrew Adrian Yu Pua）
维护人员：	马库斯·弗里奇。uni-Passau.de>的弗里奇
错误报告：	https://github.com/markusfritsch/pdynmc/issues网站
许可证：	GPL-2型|GPL-3型[扩展自：GPL（≥2）]
网址：	https://github.com/markusfritsch/pdynmc
需要编译：	不
分类/JEL：	C23型,C26型,C87号机组
引用：	pdynmc引文信息
材料：	自述文件 新闻
在视图中：	计量经济学
CRAN检查：	pdynmc结果

文档：

参考手册：	pdynmc.pdf格式
渐晕图：	pdynmc–基于非线性矩条件估计线性动态面板数据模型的R包 R-package pdynmc:基于非线性矩条件的动态面板数据模型的GMM估计

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旧来源：	pdynmc存档

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