恕我不太知道排序选择probit模型是指什么？ order probit model吗？
如果是，
接下来我想问的是，您在被怀疑内生的解释变量指的是binary endogenous regressors还是continuous endogenous regressors?

您举的例子为ivprobit。【那我推测您指的应该是continuous endogenous regressors】
那么，感觉应该有个东西叫ivoprobit 【恕我才疏学浅，好像stata没有这样的指令】
但我知道有个指令叫cmp 【您可以findit cmp】
里面有个例子为 "IV-oprobit" 【您下载好cmp后，可以看到一个例子，谈女性受教育年数，对生小孩个数选择的影响】

如果被怀疑内生的解释变量指的是binary endogenous regressors。
那么现成的指令为ssm 【您可以findit ssm】
您可以参考文献
The Stata Journal (2006) 6, Number 3, pp. 285–308
作者为Alfonso Miranda与Sophia Rabe-Hesketh

祝  研安 ＆ 顺心

              我已经很努力回答了 ^_^

谢谢您。我就是想在一个ordered probit model 中用工具变量解决某一个连续自变量的内生性问题。我找了您说的findit cmp，但是没有发现“IV-oprobit”，只有个tobit模型的，我刚学stata，不知道是哪方面的问题？请赐教。

help中的例子里面啊


These examples go beyond standard commands:

    * Regress an unbounded, continuous variable on an instrumented, binary one. 2SLS is consistent but less
        efficient.
    . cmp (other_inc = fem_work) (fem_work = kids), ind($cmp_cont $cmp_probit) qui robust
    . ivreg other_inc (fem_work = kids), robust

    * Now regress it on a left-censored one, female income, which is only modeled for observations in which the
        woman works.
    . gen byte ind2 = cond(fem_work, cond(fem_inc, $cmp_cont, $cmp_left), $cmp_out)
    . cmp (other_inc=fem_inc kids) (fem_inc=fem_edu), ind($cmp_cont ind2)

    * "IV-oprobit"
    . cmp (kids = fem_educ) (fem_educ = fem_work), ind($cmp_oprobit $cmp_cont) tech(dfp) nolr

    * Ordered probit with Heckman selection modeling
    . preserve
    . webuse womenwk, clear
    . gen selectvar = wage<.
    . gen wage3 = (wage > 10)+(wage > 30) if wage < .
    . cmp (wage3 = education age) (selectvar = married children education age), ind(selectvar*$cmp_oprobit
        $cmp_probit) qui
    . restore

非常感谢，找到啦O(∩_∩)O~

呵呵，2楼的兄弟是最热心的，支持