遇到的困难描述如下：

原有模型是：

Y=a1+b1*X1+ b2*X2+ b3*X3+ b4*X4+ b5*X5+e1    （1）

Z= a2+c2*X2+c3*X3+c5*X5+e2                              （2）

K=a3+h2*X2+h4*X4+e3                                         （3）

模型（1）中的所有变量的数据都是已知的，模型（2）、（3）中的解释变量与模型（1）对应，但是Z、K两个被解释变量没有直接可获得的数据，是未知的。我需要对模型（2）和（3）进行回归估计，因此要用MLE最大似然估计法。

Y、Z和K都是虚拟（0-1）变量，三者间的关系是：

Pr（Y=1）=Pr（Z=1）*Pr（K=1|Z=1）

假设Z=G1*d1+e

     K=G2*d2+e

推导得到似然函数：

Pr（Y=1）=Pr（Z=1）*Pr（K=1|Z=1）=F（G1*d1）*F（G2*d2）

*现在的问题就是怎么用stata编程做ML估计，请大神赐教。