系统广义矩估计（Systematic Generalized Method of Moments, GMM）在应用时需关注以下关键检验：

一、核心检验项目

过度识别检验

通过Hansen检验或Sargan检验判断工具变量（IV）的联合有效性。 - Hansen检验：

原假设为所有IV联合有效，若p值≤0.1则拒绝原假设，表明IV不足；若0.1：仅报告Hansen检验结果，但易受过多IV影响，不推荐单独使用。

序列相关检验

一阶差分残差：

需满足AR（1） p值<0.1，即一阶自相关不显著。 - 二阶差分残差：需满足AR（2） p值>0.1，即二阶自相关不显著。

二、其他注意事项

工具变量选择：需确保工具变量与内生变量高度相关，且外生性较强。若工具变量不足，需增加IV或采用其他方法（如两阶段最小二乘法）。- 模型设定：动态面板数据需通过差分转化为静态面板数据后再应用GMM，避免遗漏变量偏差和测量误差。- 稳健性检验：可更换IV、调整模型形式或使用其他估计方法（如固定效应、混合OLS）验证结果的稳定性。

三、补充说明

系统GMM的估计量一致性还依赖其他条件，如误差项的零均值、同方差性等，但上述检验是应用中最为关键的步骤。若工具变量无效或序列相关未满足，可能导致参数估计偏差或不一致性。