《高级计量经济学与Stata应用》第十一章

一、二值选择模型概述

• 定义与背景：介绍二值选择模型的基本概念、应用场景以及与传统回归模型的区别。
• 常见模型：如逻辑回归（Logit模型）、概率单位回归（Probit模型）等。
  

二、逻辑回归（Logit模型）

• 模型设定：介绍Logit模型的基本形式，包括因变量、自变量以及模型的参数估计方法。
• 参数解释：阐述Logit模型中系数的含义，特别是如何通过系数来解释自变量对因变量取值为1的概率的影响。
• 估计与检验：讨论Logit模型的估计方法（如最大似然估计法）以及模型拟合优度检验、参数显著性检验等统计检验方法。
  

三、概率单位回归（Probit模型）

• 模型介绍：简要介绍Probit模型的基本思想、模型设定以及与Logit模型的区别。
• 应用与比较：探讨Probit模型在实际应用中的优势与局限，以及与Logit模型的比较。
  

四、二值选择模型的扩展与应用

• 多元Logit模型：介绍当因变量有多个类别时，如何使用多元Logit模型进行建模。
• 样本选择偏误与Heckman模型：讨论样本选择偏误问题及其对二值选择模型估计结果的影响，以及Heckman模型等解决方法。
• 实证研究案例：通过具体的实证研究案例，展示二值选择模型在实际研究中的应用过程和分析方法。
  

五、Stata应用

• 命令与操作：详细介绍在Stata中进行二值选择模型分析的命令和操作步骤，包括数据准备、模型设定、参数估计、结果解释等。
• 实例分析：通过具体的Stata实例，展示如何应用二值选择模型解决实际问题。