在Stata中，使用 IV Ordered Probit 模型通常需要将 ivregress 或 ivprobit 命令与 oprobit 命令结合起来考虑。但是，对于有序Probit模型的工具变量分析，目前没有直接的命令能够完成。你需要先使用工具变量来处理潜在的内生性问题，然后检验过度识别。
以下是如何在Stata中进行这个过程的基本步骤：
1. **估计IV Ordered Probit模型**：首先需要使用工具变量来估计模型。但是，由于没有直接支持有序Probit模型的命令，你可能需要先使用 `ivregress` 命令处理内生性问题（假设你的因变量是连续的），然后再将得到的预测值用于有序Probit模型。但请注意这种方法可能不完全精确，因为有序Probit模型与线性模型存在本质区别。
2. **执行过度识别检验**：使用 `overid` 命令来检验工具变量是否过多或过少（过度识别）。这个命令通常是在 `ivregress` 或 `ivprobit` 命令之后使用的。然而，对于有序Probit模型，并没有直接的支持命令。
3. **内生性检验**：你可以使用Hausman检验来检查估计的系数是否存在内生性问题，但是这在有序Probit模型中可能不适用或需要特定的方法和假设。
由于Stata目前缺乏对IV ordered Probit模型的直接支持，你可能需要通过两阶段最小二乘法（2SLS）或其他方法处理潜在的内生性，然后使用 `oprobit` 命令基于预测值进行有序Probit回归分析。这通常意味着你需要自己手动执行这个过程，包括生成工具变量的第一阶段预测。
请注意，在Stata中直接实现IV ordered Probit模型可能需要编写自定义程序或寻找特定的用户编写的命令，这些可能在官方帮助文档之外，并且需要根据你的具体需求和数据特点进行调整。如果你的研究设计允许，考虑使用其他统计软件（如R）或者查找相关的学术文章和代码库以获取更高级的支持和指导。
最后，对于具体的命令格式，由于Stata的更新与用户社区贡献的新命令，建议直接在Stata中使用`help`命令查询最新版本的信息或访问官方网站查找最新的文档。例如，你可能会看到类似 `ivregress` 或者特定的用户编写的命令用于处理你的需求。
希望这些信息能帮到你！如果你有更具体的问题或者需要进一步的帮助，请告诉我！
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