gmm估计误差

Question

在估计具有多个自变量的GMM时，代码为

    do_gmm <- function(X)
 {
      DE <- X[, "DE"]
      rmrf_local <- X[, "rmrf_local"]
      SMB_L <- X[,"SMB_L"]
      h <- cbind(as.numeric(DE,rmrf_local,SMB_L))
      coef(gmm(DE ~ rmrf_local,~SMB_L, x = h))
    }

    r <- rollapplyr(ALLX0, 24, do_gmm, by.column = FALSE, fill = NA)

代码可以工作，但在输出中，我只有第一个变量，如下所示

> r
       (Intercept)  rmrf_local
  [1,]          0.21        -0.32
  [2,]          0.32        -0.04
  [3,]         -0.43        -0.03
  [4,]         -0.42        -0.23

我需要一些东西，比如

> r
       (Intercept)  rmrf_local     SMB_L
  [1,]          0.21        -0.32   0.34
  [2,]          0.32        -0.04   0.01
  [3,]         -0.43        -0.03   0.21
  [4,]         -0.42        -0.23   0.12

我不知道为什么，输出中遗漏了第二个变量。有什么想法吗？

Answer 1

最后，我解决了它，如下所示

      do_gmm <- function(X) {
      DE <- DE[,1]<- X[, "DE"]
      rmrf_local <- X[, "rmrf_local"]
      SMB_L <- X[,"SMB_L"]
      HML_L <- X [, "HML_L"]
     h <- cbind(rmrf_local,SMB_L, HML_L)
      coef(gmm(DE ~ rmrf_local+SMB_L+HML_L, x = h))
    }

    r <- rollapplyr(ALLX0, 24, do_gmm, by.column = FALSE, fill = NA)
    r <- data.frame(r)
    r
 #   X.Intercept.   rmrf_local        SMB_L         HML_L
#1  -5.555761e-02  0.022837356 -0.937533698 -0.0424317893
#2  -4.264533e-02  0.032031878 -0.793814606 -0.0856941501
#3  -4.468413e-02  0.023003578 -0.789339020 -0.0968315078
#4  -5.088025e-02  0.028099687 -0.866812624 -0.0189772617