在系统GMM中包含非线性时间趋势，在R plm中使用pgmm

我正在尝试使用plm包中的pgmm函数将时间趋势纳入我的系统gmm回归规范。到目前为止，通过函数中包含的“双向”效应或公式中明确包含时间趋势的所有尝试都使模型不可行

有没有人对如何避开这个问题有什么建议

对于如何使用pgmm函数估计非线性时间趋势，我也非常感激。到目前为止，尝试在pgmm中包含的公式中包含此指定时间+I（时间^2）将返回错误

我目前的型号规格是：

core_1 <- pgmm(ML ~ lag(ML) + A1 + A2 + A3 + A4 +A5 + A6 +A7+ A8 + A9 |lag(ML, 2:5),
                index = c("id"),
                data = data_a,
                effect = "individual",
                model = "twosteps",
                transformation = "ld",
                na.action = na.omit,
               # time.dummies = T, # NOTE - doesnt change model spec
                collapse = T)
summary(core_1, robust = F)

---

core_1问题解决：当时间及其平方包含在内时，包含的人均GDP变量导致多重共线性。发现每个上限的GDP在所有模型中都是有意义的，所以为了时间效应而移除。（以防这对被困在这里的其他人有用！）