动态面板模型中，当因变量受到过去值的影响时，可能存在内生性问题，需要通过加入滞后项来控制。动态面板模型的基本形式为：

[公式]

这里的[公式]是水平方程，表示个体在不同时间点的响应。在传统模型中，若[公式]与解释变量相关，采用固定效应模型处理；若不相关，则用随机效应模型。但在动态面板中，[公式]总是与自身相关，必须使用固定效应模型。

为解决内生性问题，差分GMM和系统GMM是两种常用方法。差分GMM，如Anderson-Hsiao估计量，通过选择与[公式]相关但与[公式]不相关的工具变量，如[公式]，假设其为白噪声。Arellano-Bond估计量则利用所有滞后变量作为工具变量，通过GMM估计消除内生性。

系统GMM则是将差分方程与水平方程结合，以[公式]为工具变量，允许估计不随时间变化的变量的系数，但需要假设[公式]与[公式]不相关。在Stata中，差分GMM的命令为xtabond，而系统GMM则需要对模型进行自相关检验和过度识别检验。

动态面板模型的构建和估计，如公式[公式]所示，应注意内外生变量的处理和相关检验。具体模型设计需根据数据特性进行，参考陈强的《高级计量经济学》等资料。