当数据不是奇异时接收矩阵奇异性错误

Question

我将Barro的教育程度数据集与Penn世界表相结合。现在，我使用系统GMM估算器对面板数据集进行回归分析，其中时间影响为误差项（双向）。我收到一个错误，说我的矩阵是奇异的。我知道这意味着我的行列式不存在，但是我认为这是一个编码问题，因为如果我使用dplyr的滞后而不是plm的滞后，模型就会运行。

sauer.fvm3.pgmm1 <- pgmm(GDP.Growth ~ plm::lag(GDP.Growth,1)+Pop.Growth+ Ge.f+Cap.Growth|plm::lag(GDP.Growth,2:99),
                       data = sauer.fvm3,effect= 'twoways',index=c('country','year'), 
                       transformation="ld"
                       )
summary(sauer.fvm3.pgmm1)

  

solve.default（crossprod（WX，t（crossprod（WX，A1））））中的错误：     Lapack例行程序dgesv：系统完全是单数：U [1,1] = 0

此外：

  

警告信息：   在pgmm（GDP.Growth〜plm :: lag（GDP.Growth，1）+ Pop.Growth + Ge.f +：     第一步矩阵是奇异的，使用了广义逆

当我使用时：

sauer.fvm3.pgmm1 <- pgmm(GDP.Growth ~ dplyr::lag(GDP.Growth,1)+Pop.Growth+ Ge.f+Cap.Growth|dplyr::lag(GDP.Growth,2:99),
                       data = sauer.fvm3,effect= 'twoways',index=c('country','year'), 
                       transformation="ld"
                       )
summary(sauer.fvm3.pgmm1)

我仅收到此警告：

  

警告信息：   以pgmm（GDP.Growth〜dplyr :: lag（GDP.Growth，1）+ Pop.Growth + Ge.f +：     第二步矩阵是奇异的，使用了广义逆

dplyr系数在理论上没有意义，并且与我正在创建的论文不符。我不明白为什么PLM滞后不起作用，甚至是问题所在。任何帮助，将不胜感激。