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请问：treatment的treat方程能否包含结果方程(outcome equation)的因变量。
如：treatreg y x1 z1 z2, select(y2=z3 z4)
如果选择方程的因变量y2理论上还受到y的影响（类似于联立方程），此时在选择方程中加入y，可以吗？
另一个问题，如：
treatreg y x1 y2*z1 z2, select(y2=z3 z4)
即结果方程中含有y2的交叉项，上面这样回归能控制选择偏差吗？
期待高手的回复！谢谢。
*stata的命令（z为0-1变量）：
treatreg y x1-xn, tr(z=w1-wm) two
*等价于以下命令：
prob z w1-wm
predict gw, xb
g lambda=normalden(gw)/normal(gw) if z==1
replace lambda=-normalden(gw)/normal(-gw) if z==0
reg y z x1-xn lambda
treatreg y x1 z1 z2, tr(y2=z3 z4)
就可以了吧？
你的"y2*z1"想达到什么目的？
这种设计虽然也可能得出结果，但结果恐怕不可靠。treatment模型对所涉及的两个方程的扰动项的关系有特殊的假设（或规定），而这种设计恐怕会改变这一假设，使treatment模型不再适用。
*stata的命令（z为0-1变量）：
treatreg y x1-xn, tr(z=w1-wm) two
*等价于以下命令：
prob z w1-wm
predict gw, xb
g lambda=normalden(gw)/normal(gw) if z==1
replace lambda=-normalden(gw)/normal(-gw) if z==0
reg y z x1-xn lambda
这个与heckman有什么区别？
*stata的命令（z为0-1变量）：
treatreg y x1-xn, tr(z=w1-wm) two
*等价于以下命令：
prob z w1-wm
predict gw, xb
g lambda=normalden(gw)/normal(gw) if z==1
replace lambda=-normalden(gw)/normal(-gw) if z==0
reg y z x1-xn lambda
这个与heckman有什么区别？
注意红色部分
*stata的命令（z为0-1变量）：
heckman y x1-xn, two sel(z=w1-wm)
*等价于以下命令：
prob z w1-wm
predict gw, xb
g lambda=normalden(gw)/normal(gw) if z==1
reg y x1-xn lambda if z==1
*stata的命令（z为0-1变量）：
heckman y x1-xn, two sel(z=w1-wm)
*等价于以下命令：
prob z w1-wm
predict gw, xb
g lambda=normalden(gw)/normal(gw) if z==1
reg y x1-xn lambda if z==1
也就是说 treatreg 的第二步是所以的样本，heckman第二步只是 z＝＝1的样本。
treatreg的第二步，自变量中还要加入z。
treatreg y x1 z1 z2, tr(y2=z3 z4)
就可以了吧？
你的"y2*z1"想达到什么目的？
也就是结果方程是
y=x1+z1+z2+y2+y2*z1(这里省略各变量系数)
那此时treatreg y x1 y2*z1 z2, select(y2=z3 z4)，可以控制选择偏差吗？
此外，按照sungmoo版主的意思，就是treat方程一般不能加入因变量。
如果理论上y2还受到y的影响，就不能用treatreg了？
y=x1+z1+z2+y2+y2*z1(这里省略各变量系数)
那此时treatreg y x1 y2*z1 z2, select(y2=z3 z4)，可以控制选择偏差吗？
*如果你想实现红色部分，你的蓝色部分应该写作：
treatreg y x1 z1 z2 y2*z1,tr(y2=z3 z4)
个人以为，最好不这样用。这样可能在纠偏的同时带来了新偏。
[此贴子已经被作者于2009-5-24 18:28:29编辑过]
嗯，是treat，前面不小心写错了。
那再请教一下sungmoo版主，遇到这种情况在stata中如何控制内生性呢？
非常感谢！
这种内生性比较特殊：用于纠正关于Y的内生选择偏误的变量包含Y自身。这个讨论起来恐怕很复杂。
sungmoo 发表于 2009-5-24 10:15
*stata的命令（z为0-1变量）：treatreg y x1-xn, tr(z=w1-wm) two*等价于以下命令：prob z w1-wmpredict gw, xbg lambda=normalden(gw)/normal(gw) if z==1replace lambda=-normalden(gw)/normal(-gw) if z==0reg y z x1-xn lambda
guolaiguoqu 发表于 2009-7-20 14:51不知采用第一种可否？因为在treatreg twostep中我需要要采用-cluster-选项，而stata显示在twostep情况下不能采用cluster，所以我只能分两步计算，在第二步OLS中采用cluster，不知妥当否？
guolaiguoqu 发表于 2009-7-20 14:51
sungmoo 发表于 2009-5-24 14:29
以下是引用蓝色在2009-5-24 14:24:00的发言：也就是说 treatreg的第二步是所有的样本，heckman第二步只是 z＝＝1的样本。treatreg的第二步，自变量中还要加入z。
freeliu 发表于 2009-8-14 12:50
angelaxld 发表于 2009-8-15 22:07
sungmoo 发表于 2009-7-20 17:46个人总觉得这种做法需要做一些强假设。guolaiguoqu 发表于 2009-7-20 14:51
y2*z1这个变量的取值显然应该受到选择行为的影响。上面的做法假设这个变量独立于选择行为。
另外，
treatreg y x1 y2*z1 z2, tr(y2=z3 z4)，对应reg y x1 y2 y2*z1 z2 lambda
treatreg y x1 z1 z2 y2*z1, tr(y2=z3 z4)，对应reg y x1 z1 z2 y2 y2*z1 lambda
sungmoo 发表于 2009-7-20 17:46个人总觉得这种做法需要做一些强假设。guolaiguoqu 发表于 2009-7-20 14:51
y2*z1这个变量的取值显然应该受到选择行为的影响。上面的做法假设这个变量独立于选择行为。
另外，
treatreg y x1 y2*z1 z2, tr(y2=z3 z4)，对应reg y x1 y2 y2*z1 z2 lambda
treatreg y x1 z1 z2 y2*z1, tr(y2=z3 z4)，对应reg y x1 z1 z2 y2 y2*z1 lambda
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