找到了一个资料。部分资料。

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不知道有没有xtivprobit或者xtivlogit，但是可以通过cmp的方法进行拟合，达到xtivprobit的效果。cmp( y = depvar varlist i.idcode i.year || idcode:)(depvar=varlist_iv||idcode:),ind($cmp_probit $cmp_cont) technique(dfp) nolrtest

在选择logit与probit模型时，并没有绝对的标准，主要取决于你的理论假设和实证需求。两者的主要区别在于它们的概率密度函数不同：logit使用的是逻辑分布（logistic distribution），而probit则基于正态分布（normal distribution）。这两种分布接近但不完全相同，在预测极值或尾部事件时可能表现有异。

选择哪个模型通常基于以下几点考虑：
1. **理论依据**：如果理论上你的因变量的生成过程更接近于逻辑分布，使用logit；如果是正态分布，则使用probit。
2. **边际效应解释**：logit模型的边际效应是常数，而probit模型的则随着自变量值的变化而变化。这可能影响你对结果的解读和假设检验。

对于面板数据而言：
- xtlogit确实提供了固定效应（FE）和随机效应（RE）选项，其中豪斯曼检验可以用来决定使用固定效应还是随机效应。
- 相比之下，xtprobit通常只提供随机效应模型。这是因为probit模型的似然函数在包含个体固定效应时计算上极为复杂，尤其是在大型数据集上。

对于处理内生性问题：
- 面板数据中的内生性可以通过使用工具变量（IV）方法来解决。在Stata中，你可以尝试`xtivreg2`命令进行两阶段最小二乘回归，虽然这主要是针对连续因变量的线性模型。
- 对于二元选择模型，如logit或probit，在面板数据中的内生性处理较为复杂。一种可能的方法是使用系统GMM（Generalized Method of Moments）结合面板数据的特征进行估计，但需要自行编程实现。

总之，对于特定的数据和研究问题，模型的选择应基于对理论、假设以及方法论的理解和考虑。在实际应用中，可能还需要通过比较不同模型下的预测效果或拟合优度来辅助决策。

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