自顶一下

负二项回归是针对y而言的，是对y的分布假设为负二项分布。如果你是x零值过多，而y本身并不存在这种情况，应该不适合用负二项回归。

核心解释变量，0过多，和零膨胀负二项回归没有关系的哦

建议以准自然实验等思路加以分析

零膨胀负二项回归模型（Zero-Inflated Negative Binomial Regression，ZINB）通常用于处理计数变量中存在过多的0值的情况，这些0值可能是“真实的零”（实际计数为0）和“伪零”（由于其他因素导致计数未发生）。在这个情况下，你想要分析的是非关税贸易措施数量对贸易流量的影响，而核心解释变量是几类非关税贸易措施的数量。

在ZINB模型中，有两个部分：一个负二项回归部分用来处理过度分散的计数数据，另一个逻辑斯谛回归部分则用于建模“伪零”现象。具体步骤如下：

1. 确定主要响应变量（贸易流量）和解释变量（非关税贸易措施的数量SPS-OTH等）。
2. 分离出两部分模型：
   - 一部分是负二项回归，对非零计数进行建模，例如：`trade ~ SPSn + TBTn + ADPn + OTHn`。
   - 另一部分是逻辑斯谛回归，建模“伪零”的概率，例如：`1 | (SPSn + TBTn + ADPn + OTHn)`。这里的`1`表示真实的零计数，`|`后的部分用于预测出现额外的0值的概率。
3. 在Stata中，可以使用`zinb()`命令来估计这个模型，如：
   ```stata
   zinb(trade, SPSn TBTn ADPn OTHn)
   ```
4. 通过上述命令，Stata将同时估计负二项回归和逻辑斯谛回归部分，并给出有关“伪零”概率的系数以及非零计数影响的系数。

请注意，你可能需要对模型进行一些额外的检查，如残差分析、诊断测试等，以确保模型的稳健性和假设的满足。此外，如果各类非关税贸易措施之间存在相关性，你可能还需要考虑使用多类别逻辑斯谛回归或其他方法来处理这种复杂性。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用