大家帮忙分析分析这个模型的输出结果

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收藏 2012-08-22

这是一个tobit模型。stata输出结果如下：
Tobit regression                               Number of obs =       30
                                                LR chi2(7)    =    50.47
                                                Prob > chi2    =    0.0000
Log likelihood =  18.178367                      Pseudo R2    =    3.5758
------------------------------------------------------------------------------
         y |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      zcjg | -3.66278 .6597691 -5.55 0.000 -5.027616 -2.297943
      ys |  -3.74e-08 1.98e-08 -1.88 0.072 -7.84e-08 3.67e-09
      xzry |  -.0000425 .0000165 -2.58 0.017 -.0000766 -8.37e-06
      gz |  -.0040314 .0016936 -2.38 0.026 -.0075348 -.000528
      gwf | 5.83e-07 1.67e-07    3.50 0.002    2.38e-07 9.28e-07
      grgg | .591653 .195605    3.02 0.006    .1870132 .9962928
      bsgx |  -2.637788 .9921832 -2.66 0.014 -4.690275 -.5853002
   _cons | .8284792 .2524094    3.28 0.003    .3063306 1.350628
-------------+----------------------------------------------------------------
   /sigma | .1024768    .01488                   .0716953 .1332584
------------------------------------------------------------------------------
  Obs. summary:       0  left-censored observations
                     25    uncensored observations
                     5 right-censored observations at y>=1

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liubiao00520

2012-8-22 16:15:07

一般的理解，系数是否显著，t值的大小……不要因为Tobit模型就觉得和最小二乘法有很大的差异，Tobit只是用来出来解决一类特殊样本数据的模型，理解他的本质就没什么难度

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liubiao00520

2012-8-22 16:16:35

liubiao00520 发表于 2012-8-22 16:15
一般的理解，系数是否显著，t值的大小……不要因为Tobit模型就觉得和最小二乘法有很大的差异，Tobit只是用来 ...

在这之前需要确定样本是否适用Tobit模型，变量之间的共线性等等问题……

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老树皮

2012-8-22 18:42:09

很多时候tobit模型的估计出来的系数没有实际意义，需要关注的是marginal effect。

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csu_yq

2012-8-22 21:33:06

老树皮发表于 2012-8-22 18:42
很多时候tobit模型的估计出来的系数没有实际意义，需要关注的是marginal effect。

Marginal effects after tobit
   y  = Linear prediction (predict)
      =  .65643222
------------------------------------------------------------------------------
variable |    dy/dx Std. Err.    z P>|z|  [ 95% C.I. ]    X
---------+--------------------------------------------------------------------
zcjg |  -3.208876    .56978 -5.63 0.000  -4.32562 -2.09213 .094333
grgg | .5064582    .17054 2.97 0.003 .172214  .840702 .915833
bsgx | -2.43956    .86548 -2.82 0.005  -4.13587 -.743249 .031733
yssj |  -.0040638    .00169 -2.40 0.016  -.007384 -.000744 73.0647
xzry |  -.0035154    .00142 -2.47 0.013  -.006302 -.000729 99.7597
   gwf | .0055164    .00144 3.84 0.000 .002701  .008332 116.35
   gz |  -.0035405    .00145 -2.44 0.015  -.006381 -.0007 62.1957
------------------------------------------------------------------------------

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