La gestión de riesgos financieros y la toma de decisiones sólidas dependen de la información precisa y de modelos predictivos. Por lo tanto, extraer información útil de manera eficiente de grandes datos con estructuras complejas y construir modelos precisos son tareas cruciales. Los métodos más comúnmente utilizados para la inferencia estadística en modelos de datos de panel dinámico se basan en la transformación de diferencias de los datos. Sin embargo, diferenciar los datos puede causar una pérdida sustancial de información, y por lo tanto, el análisis posterior puede no capturar características importantes en los datos originales. Este punto se demuestra con un ejemplo de datos reales donde utilizamos un método de estimación semiparamétricamente eficiente en los datos de nivel para alcanzar un modelo más favorable. En particular, estudiamos un enfoque de mínimos cuadrados de segundo orden que se basa en los dos primeros momentos condicionales de la variable de respuesta dado las variables explicativas. Este estimador es consistente en raíz-N y su varianza asintótica alcanza un límite inferior de eficiencia semiparamétrica. Las simulaciones de Monte Carlo muestran que este estimador tiene un rendimiento favorable en situaciones de muestras finitas en comparación con los estimadores GMM de primera diferencia y los estimadores pseudo ML de efectos aleatorios. También proponemos una nueva prueba de diagnóstico para verificar la suposición de momentos de trabajo basada en el estimador propuesto. Se presenta una aplicación de datos reales para demostrar aún más el uso de este método.