y=被解释变量
x=解释变量（内生变量）
z=工具变量
n1 n2 n3=控制变量

ivprobit  y (x=z) n1 n2 n3

https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=2861280

你好，我用的是Logit模型，不是Probit模型,也可以用ivprobit吗

在Stata中，对于Logit模型使用工具变量进行估计时，并没有像`ivreg`或`ivprobit`那样直接对应的命令。这是因为Logit模型基于极大似然估计，而这种估计方法与工具变量回归的原理（两阶段最小二乘法）并不兼容。

然而，在Stata中可以通过间接方式实现类似的目的。一种常见的方法是使用“两步法”：

1. **第一阶段**：对内生解释变量进行OLS回归，其中包含所有外生解释变量和工具变量。
2. **第二阶段**：用第一阶段的预测值（即该内生变量的拟合值）作为新的解释变量放入Logit模型中。

具体步骤如下：

```stata
ivregress 2sls y1 (x = z) x2 ..., first
predict xhat, xb
logit y xhat x2 ...
```

这里，`y1`是因变量；`x`是内生解释变量；`z`是工具变量；`x2 ...`是其他外生解释变量。

但要注意的是，这种做法并不完美。它可能会导致估计量有偏或无效，并且标准误的计算也会出现问题。因此，在研究设计上应谨慎使用这种方法，特别是在进行因果推断时。

更推荐的做法是在适当的情况下考虑采用`gmm`命令结合适当的矩条件来进行更复杂模型的估计，但这需要对模型设定和估计方法有更深的理解。

此外，也可以探索其他软件包（如R、Python中的statsmodels库等）中可能提供的更多高级工具变量Logit回归实现。但在Stata内部进行这种分析时，上述“两步法”是一种常见的实践。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用