关于求边际影响mfx和margins的命令

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收藏 2013-05-17

进行回归分析往往要看边际影响，
对于线性模型边际影响就是其系数；
但对于许多非线性模型边际影响是不等于系数值的，特别是如：logit、probit、tobit、mlogit，ologit等模型

在stata中求边际影响的命令，早期是用mfx
但到stata11以后，命令为margins（虽然mfx命令也可以用，但是功能不如margins强大）；
margins 命令很强大，正因为强大，所以，命令也变的复杂，可以处理许多情况（手册上面有详细的例子），

对于不同的模型采用的参数也是不同的，因此，在用margins求边际影响的时候，一定要查看该命令的帮助，看看该命令可以用哪些参数。

每个模型估计的命令都有postestimation ，即估计后可以做的。

如：

mlogit 命令就有对应的 postestimation -- Postestimation tools formlogit

几个简单的例子

*例子1：线性回归模型

sysuse auto, clear

reg price weight rep78

margins, dydx(*) /*对所有变量求*/

margins, dydx(rep78) /*对rep78求边际影响*/

margins, dydx(rep78) at(weight==2000) /*对rep78求边际影响在weight=1000的时候*/

*****************************************************************************

*例子2： probit 模型

sysuse auto, clear

probit foreign price weight rep78

margins, dydx(*) /*对所有变量求*/

margins, dydx(rep78) /*对rep78求边际影响*/

margins, dydx(rep78) at(weight==2000) /*对rep78求边际影响在weight=1000的时候*/

*************************************************************************

*例子3： mlogit 模型

sysuse auto, clear

tab rep78 /*rep78有5种值*/

mlogit rep78 mpg displ, base(5) /*第五个为参照组，具体模型看计量经济学*/

*mlogit回归结果有多个方程，因此，需要计算不同方程的边际影响

*计算rep78分别等于1,2,3时的边际影响

margins, dydx(*) predict(outcome(1))

margins, dydx(*) predict(outcome(2))

margins, dydx(*) predict(outcome(3))

*****************************************************************************

*例子4;ivprobit 模型

webuse laborsup

ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc= male_educ)

*计算平均边际影响: 关键是后面的选项 predict(pr)

* pr calculates the probability of a positive outcome..

margins, dydx(*) predict(pr)

*****************************************************************************

*例子5;tobit 模型

sysuse auto,clear

generate wgt =weight/100

tobit mpg wgt price,ll(17) ul(24)

margins, dydx(*)

margins, dydx(*)predict(ystar(17,24))

margins, dydx(*)predict( e(17,24))

*****************************************************************************

*例子6;xtlogit 模型*面板数据的其他命令，也是类似，一定要去查manual里面的介绍
webuse union,clear
xtlogit union age grade i.not_smsa south##c.year

margins,dydx(*) predict(pu0)

*****************************************************************************

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h3327156

2013-5-19 01:28:07

蓝色版主的学习心得，自然是要支持的。

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fgleric

2013-5-19 02:59:41

下面这个link讲了一下关于marginal effect的一点东西

http://www3.nd.edu/~rwilliam/stats3/Margins02.pdf

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changfang4421

2013-5-22 11:21:00

请问一下，如果用ivprobit回归，然后进行margins, dydx(*)  predict(pr)，如何实现outreg2的数据结果导出？
按照help outreg2中显示的，导不出来边际的影响。具体见下面的例子。

. sysuse auto, clear
(1978 Automobile Data)

. ivprobit foreign  rep78 head (mpg=weight)

Fitting exogenous probit model

Iteration 0: log likelihood = -42.400729
Iteration 1: log likelihood = -24.995592
Iteration 2: log likelihood = -24.582512
Iteration 3: log likelihood = -24.579895
Iteration 4: log likelihood = -24.579895

Fitting full model

Iteration 0: log likelihood = -207.15925
Iteration 1: log likelihood = -201.15982
Iteration 2: log likelihood = -198.77163
Iteration 3: log likelihood = -198.51748
Iteration 4: log likelihood = -198.51323
Iteration 5: log likelihood = -198.51322

Probit model with endogenous regressors          Number of obs =       69
                                                Wald chi2(3) =    51.30
Log likelihood = -198.51322                      Prob > chi2    =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
         |    Coef. Std. Err.    z P>|z|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      mpg | .1571301 .033205    4.73 0.000    .0920495 .2222108
   rep78 | .4777998 .2596776    1.84 0.066 -.0311589 .9867584
headroom | .1380609 .2613758    0.53 0.597 -.3742262    .650348
   _cons |  -6.137811 1.308358 -4.69 0.000 -8.702145 -3.573477
-------------+----------------------------------------------------------------
   /athrho |  -1.233284 .2873209 -4.29 0.000 -1.796423 -.6701455
/lnsigma | 1.227139 .0851257 14.42 0.000    1.060296 1.393982
-------------+----------------------------------------------------------------
      rho |  -.8435293 .0828801                   -.9464343 -.5850756
   sigma | 3.411456 .2904024                   2.887225    4.03087
------------------------------------------------------------------------------
Instrumented:  mpg
Instruments: rep78 headroom weight
------------------------------------------------------------------------------
Wald test of exogeneity (/athrho = 0): chi2(1) = 18.42 Prob > chi2 = 0.0000

. margins, dydx(*) predict(pr)

Average marginal effects                         Number of obs =       69
Model VCE : OIM

Expression : Probability of positive outcome, predict(pr)
dy/dx w.r.t. : mpg rep78 headroom weight

------------------------------------------------------------------------------
         |          Delta-method
         |    dy/dx Std. Err.    z P>|z|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      mpg | .0330182 .0077151    4.28 0.000    .0178968 .0481395
   rep78 | .1004013 .0501077    2.00 0.045    .002192 .1986106
headroom | .0290111 .0560268    0.52 0.605 -.0807995 .1388217
   weight |       0  (omitted)
------------------------------------------------------------------------------

. outreg2 using myfile333, tstat  bdec(3) tdec(3) asterisk(tstat) parenthesis(tstat) ctitle(m
> argins) see
Hit Enter to continue.
dir : seeout

outreg2的输出结果为：（仍然是Ivprobit的结果，而不是margins
的结果），请各位高人指教，这是什么原因？
不胜感激！

v1 v2 v3 v4 v5
(1) (2) (3) (4)
VARIABLES foreign mpg athrho lnsigma

mpg 0.157
(4.732)***
rep78 0.478 0.571
(1.840)* (1.249)
headroom 0.138 -0.157
(0.528) (-0.284)
weight -0.006
(-8.704)***
Constant -6.138 36.778 -1.233 1.227
(-4.691)*** (12.875)*** (-4.292)*** (14.416)***
Observations 69 69 69 69

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蓝色

2013-5-22 11:44:28

sysuse auto, clear
ivprobit foreign  rep78 head (mpg=weight)
outreg2 using d:\ivprobit.xls, excel tstat  bdec(3) tdec(3) asterisk(tstat) parenthesis(tstat) ctitle(beta) replace

margins, dydx(*) predict(pr) post
outreg2 using d:\ivprobit.xls, excel tstat  bdec(3) tdec(3) asterisk(tstat) parenthesis(tstat) ctitle(margins)

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蓝色

2013-5-22 11:45:08

changfang4421 发表于 2013-5-22 11:21
请问一下，如果用ivprobit回归，然后进行margins, dydx(*) predict(pr)，如何实现outreg2的数据结果导出？ ...

. sysuse auto, clear
(1978 Automobile Data)

. ivprobit foreign  rep78 head (mpg=weight)

Fitting exogenous probit model

Iteration 0: log likelihood = -42.400729
Iteration 1: log likelihood = -24.995592
Iteration 2: log likelihood = -24.582512
Iteration 3: log likelihood = -24.579895
Iteration 4: log likelihood = -24.579895

Fitting full model

Iteration 0: log likelihood = -207.15925
Iteration 1: log likelihood = -201.16016
Iteration 2: log likelihood =  -198.7716
Iteration 3: log likelihood = -198.51747
Iteration 4: log likelihood = -198.51323
Iteration 5: log likelihood = -198.51322

Probit model with endogenous regressors          Number of obs =       69
                                                Wald chi2(3) =    51.30
Log likelihood = -198.51322                      Prob > chi2    =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
         |    Coef. Std. Err.    z P>|z|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      mpg | .1571301 .033205    4.73 0.000    .0920495 .2222108
   rep78 | .4777998 .2596776    1.84 0.066 -.0311589 .9867584
headroom | .1380609 .2613758    0.53 0.597 -.3742262    .650348
   _cons |  -6.137811 1.308358 -4.69 0.000 -8.702145 -3.573477
-------------+----------------------------------------------------------------
   /athrho |  -1.233284 .2873209 -4.29 0.000 -1.796423 -.6701455
/lnsigma | 1.227139 .0851257 14.42 0.000    1.060296 1.393982
-------------+----------------------------------------------------------------
      rho |  -.8435293 .0828801                   -.9464343 -.5850756
   sigma | 3.411456 .2904024                   2.887225    4.03087
------------------------------------------------------------------------------
Instrumented:  mpg
Instruments: rep78 headroom weight
------------------------------------------------------------------------------
Wald test of exogeneity (/athrho = 0): chi2(1) = 18.42 Prob > chi2 = 0.0000

. outreg2 using d:\ivprobit.xls, excel tstat  bdec(3) tdec(3) asterisk(tstat) parenthesis(tstat) ctitle(b
> eta) replace
d:\ivprobit.xls
dir : seeout

.
. margins, dydx(*) predict(pr)  post

Average marginal effects                         Number of obs =       69
Model VCE : OIM

Expression : Probability of positive outcome, predict(pr)
dy/dx w.r.t. : mpg rep78 headroom weight

------------------------------------------------------------------------------
         |          Delta-method
         |    dy/dx Std. Err.    z P>|z|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      mpg | .0330182 .0077151    4.28 0.000    .0178968 .0481395
   rep78 | .1004013 .0501077    2.00 0.045    .002192 .1986106
headroom | .0290111 .0560268    0.52 0.605 -.0807995 .1388217
   weight |       0  (omitted)
------------------------------------------------------------------------------

. outreg2 using d:\ivprobit.xls, excel tstat  bdec(3) tdec(3) asterisk(tstat) parenthesis(tstat) ctitle(m
> argins)
d:\ivprobit.xls
dir : seeout


	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
VARIABLES	foreign	mpg	athrho	lnsigma	margins

mpg	0.157				0.033
	(4.732)***				(4.280)***
rep78	0.478	0.571			0.100
	(1.840)*	(1.249)			(2.004)**
headroom	0.138	-0.157			0.029
	(0.528)	(-0.284)			(0.518)
weight		-0.006
		(-8.704)***
Constant	-6.138	36.778	-1.233	1.227
	(-4.691)***	(12.875)***	(-4.292)***	(14.416)***

Observations	69	69	69	69	69
z-statistics in parentheses
* p<0.01, p<0.05, * p<0.1

ivprobit.xls
大小:(8.55 KB)

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changfang4421

2013-5-22 13:47:27

谢版主，学习了！

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chensongcc

2013-6-25 16:41:25

请问在tobit回归模型中，在求边际效应时，margins,dydx(*) predict(ystar(17,24))和margins, dydx(*)predict( e(17,24))，这两个命令的含义由什么差别？

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蓝色

2013-6-26 00:34:29

chensongcc 发表于 2013-6-25 16:41
请问在tobit回归模型中，在求边际效应时，margins,dydx(*) predict(ystar(17,24))和margins, dydx(*)predic ...

你需要看看计量经济学理论关于tobit模型的边际影响有三种的greene等人计量经济学书上都有介绍
   e(a,b)       E(y|a < y < b)
   ystar(a,b) E(y*),y* = max{a, min(y,b)}

stata的manual上面有介绍e（a，b） ystar（a，b）的含义

Title

[R] tobit postestimation -- Postestimation tools for tobit

Description

The following postestimation commands are available after tobit:

Command       Description
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
      contrast    contrasts and ANOVA-style joint tests of estimates
      estat       AIC, BIC, VCE, and estimation sample summary
      estat (svy)  postestimation statistics for survey data
      estimates cataloging estimation results
      hausman    Hausman's specification test
      lincom    point estimates, standard errors, testing, and inference for linear combinations of coefficients
      linktest    link test for model specification
(1) lrtest    likelihood-ratio test
      margins    marginal means, predictive margins, marginal effects, and average marginal effects
      marginsplot  graph the results from margins (profile plots, interaction plots, etc.)
      nlcom       point estimates, standard errors, testing, and inference for nonlinear combinations of coefficients
      predict    predictions, residuals, influence statistics, and other diagnostic measures
      predictnl point estimates, standard errors, testing, and inference for generalized predictions
      pwcompare pairwise comparisons of estimates
      suest       seemingly unrelated estimation
      test       Wald tests of simple and composite linear hypotheses
      testnl    Wald tests of nonlinear hypotheses
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
(1) lrtest is not appropriate with svy estimation results.

Syntax for predict

      predict [type] newvar [if] [in] [, statistic nooffset]

      predict [type] {stub*|newvar_reg newvar_sigma} [if] [in] , scores

statistic    Description
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Main
   xb          linear prediction; the default
   stdp       standard error of the linear prediction
   stdf       standard error of the forecast
   pr(a,b)    Pr(a < y < b)
   e(a,b)       E(y|a < y < b)
   ystar(a,b) E(y*),y* = max{a, min(y,b)}
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
These statistics are available both in and out of sample; type predict ... if e(sample) ... if wanted only for the estimation  sample.
stdf is not allowed with svy estimation results.

where a and b may be numbers or variables; a missing (a > .) means minus infinity, and b missing (b > .) means plus infinity;
   see missing.

Pages from 计量经济分析（第五版）威廉-H-格林_Page_1.jpg

Pages from 计量经济分析（第五版）威廉-H-格林_Page_2.jpg

Pages from 计量经济分析（第五版）威廉-H-格林_Page_3.jpg

Pages from 计量经济分析（第五版）威廉-H-格林_Page_4.jpg

Pages from 计量经济分析（第五版）威廉-H-格林_Page_5.jpg

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chensongcc

2013-6-26 10:16:04

蓝色发表于 2013-6-26 00:34
你需要看看计量经济学理论关于tobit模型的边际影响有三种的greene等人计量经济学书上都有介绍
e(a ...

谢谢。。。

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客初

2013-8-11 14:50:35

请问蓝色版主，面板数据的xtlogit模型，怎么求边际影响？

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hnzlg

2013-8-30 22:07:43

斑竹绝对是高人，赞一个！

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