Question

尝试使用R中的GMM包来估计线性模型的参数（a-f）：

LEV1 = a*Macro + b*Firm + c*Sector + d*qtr + e*fqtr + f*tax

Macro，Firm和Sector是具有n行的矩阵。 qtr，fqtr和tax是n个成员的载体。

我有一个名为unconstrd的大型数据框，它包含所有数据。首先，我将这些数据分解为单独的矩阵：

v_LEV1 <- as.matrix(unconstrd$LEV1)
Macro <- as.matrix(cbind(unconstrd$Agg_Corp_Prof,unconstrd$R1000_TR, unconstrd$CP_Spread))
Firm <- as.matrix(cbind(unconstrd$ppe_ratio, unconstrd$op_inc_ratio_avg, unconstrd$selling_exp_avg,
                  unconstrd$tax_avg, unconstrd$Mark_to_Bk, unconstrd$mc_ratio))
Sector <- as.matrix(cbind(unconstrd$Sect_Flag03,
                  unconstrd$Sect_Flag04, unconstrd$Sect_Flag05, unconstrd$Sect_Flag06,
                  unconstrd$Sect_Flag07, unconstrd$Sect_Flag08, unconstrd$Sect_Flag12,
                  unconstrd$Sect_Flag13, unconstrd$Sect_Flag14, unconstrd$Sect_Flag15,
                  unconstrd$Sect_Flag17))
v_qtr <- as.matrix(unconstrd$qtr)
v_fqtr <- as.matrix(unconstrd$fqtr)
v_tax <- as.matrix(unconstrd$tax_dummy)

然后，我将数据绑定在一起，用于gmm：

调用的x变量

h=cbind(Macro,Firm,Sector,v_qtr, v_fqtr, v_tax)

然后，我调用了gmm：

gmm1 <- gmm(v_LEV1 ~ Macro + Firm + Sector + v_qtr + v_fqtr + v_tax, x=h)

我收到消息：

Error in solve.default(crossprod(hm, xm), crossprod(hm, ym)) : 
  system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.10214e-18

我提前道歉并承认我是R的初学者，我之前从未使用过GMM。 GMM功能非常普遍，我查看了网络上提供的示例，但似乎没有什么特别的东西可以帮助我解决问题。

Answer 1

您正在尝试使用不具有完整排名的矩阵 - 尝试排除某些变量和/或查找错误。没有您的数据，或者至少是样本，我们不能说更多。

这更像是Crossvalidated.com的建模问题，而不是StackOverflow的编程问题。

Answer 2

我很确定我的变量之间没有线性相关性，但我一次完成添加一个变量的练习，看看是什么导致了错误。最后，我让一位同事在SAS上运行GMM，它运行完美，没有错误信息。我不确定R版本的问题是什么，但此时我有一个解决方案，并给你关于R的GMM。

感谢所有试图提供帮助的人。

使用`gmm`（GMM Estimation）时“系统是计算奇异的”错误

2 个答案: