本文主要研究动态面板数据模型的参数估计问题.针对平衡的动态面板数据模型,在研究和分析传统GMM估计方法上进行一定程度的改进和优化,提出了两种改进的GMM估计方法,即一阶差分向前GMM估计和水平向前GMM估计;针对分块非平衡动态面板数据模型的参数估计问题,本文利用两种改进的GMM估计方法对其进行了研究与分析,并通过模拟实验得到了准确有效的模拟结果.全文共分为7章:第1章为绪论,介绍本文研究的背景,目的,文献综述和主要研究内容.第2章主要介绍了动态面板数据模型的基本形式,广义矩估计的基本思想和工具变量的方法,并介绍了利用传统的GMM估计方法对面板自回归模型和动态面板数据模型进行参数估计的过程.第3章首先介绍了四种传统的GMM估计方法,即一阶差分GMM估计,水平GMM估计,系统GMM估计和向前正交离差GMM估计四种方法;然后针对传统GMM估计方法进行一定的改进和优化,通过工具变量的有效整合产生更多的矩条件,利用更多的样本信息,由此提出两种新的GMM估计方法,即一阶差分向前GMM估计和水平向前GMM估计;最后运用改进的两种GMM估计方法分别对分块非平衡动态面板数据模型的参数估计问题进行了详细研究和分析.第4章和第5章一方面针对面板自回归模型和平衡的动态面板数据模型参数估计问题,利用模拟实验研究对比一阶差分GMM估计,向前正交离差GMM估计,一阶差分向前GMM估计和水平向前GMM估计四种GMM估计方法的模拟结果,并对所得到估计量的均值,标准差和均方根误差进行对比分析;另一方面,针对两块,三块以及n块非平衡动态面板数据模型的参数估计问题,利用改进的一阶差分向前GMM估计和水平向前GMM估计两种方法进行参数估计研究,并对模拟结果进行了分析与讨论.第6章寻找我国31个省,直辖市和自治区生产总值以及有关影响变量的实际数据,利用改进的一阶差分向前GMM估计和水平向前GMM估计两种方法分别对其进行实证分析,研究分析了这些变量对生产总值的影响大小与规律.第7章总结全文,并讨论可以进一步完善的地方.