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2017-12-15
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各位大神们好,小弟我最近在研究一项问题时在回归方面出了问题,我的自变量是虚拟变量,因变量也是虚拟变量,另外还有许许多多连续或者离散或者虚拟的控制变量,但是我的自变量虚拟变量存在内生问题,所以想使用工具变量法解决,我选择的工具变量也是离散变量:说普通话的水平(12345从低到高),据我所知,ivprobit与ivreg都是适用于自变量是连续变量的情况的,而ssm指令那篇论文我也看了,他的控制变量也得是离散变量,偏偏我的控制变量里面是要有连续变量的,所以请教该使用什么命令来解决这一问题呢?请大神们详细说说,非常感谢!

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黃河泉 查看完整内容

cmp 的指令大致像這樣:你的迴歸為 y (dummy) 對 x_d x1 x2 但 x_d (dummy) 為內生變量,工具變量為 z_d。
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2017-12-15 16:51:45
翅膀爱情 发表于 2017-12-17 15:22
求教,有没有比较了解ssm命令或者cmp命令的大神?
cmp 的指令大致像這樣:
复制代码
你的迴歸為 y (dummy) 對 x_d x1 x2 但 x_d (dummy) 為內生變量,工具變量為 z_d。  
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2017-12-15 17:41:12
看起来应该是用 ivprobit (因为被解释变量是 discrete)。
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2017-12-15 17:44:37
我之前看过一篇论文被解释变量和解释变量都是二值的,他选择连续的工具变量做解释变量的工具变量,应该不是单纯的之前的工具变量方法,具体的我忘记了是啥,后来我嫌学起来比较麻烦,就做了一个按照普通的连续变量为内生变量的工具变量,只当一个稳健性检验。后面主要处理内生性的方法用的PSM,虽然感觉也不能完全控制内生性
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2017-12-15 19:37:11
黃河泉 发表于 2017-12-15 17:41
看起来应该是用 ivprobit (因为被解释变量是 discrete)。
Maximum likelihood estimation of endogenous switching and sample selection models for binary, ordinal, and count variables这篇介绍ssm的文章说了,Stata has several commands ([R] ivreg,[R] ivprobit, [R] ivtobit) for ML estimation of models with continuous endogenous regressors,所以不适用哈,只适用于连续内生自变量的
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2017-12-16 08:48:00
翅膀爱情 发表于 2017-12-15 19:37
Maximum likelihood estimation of endogenous switching and sample selection models for binary, ordi ...
看不懂你在说什么?
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