如何做logit模型中自变量的边际影响， 在EVIEWS中怎么操作，或者给出具体的公式。

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如何做logit模型中自变量的边际影响， 在EVIEWS中怎么操作，或者给出具体的公式。

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关键词：logit模型 EVIEWS Views Eview logit 自变量 模型 如何 影响

在Eviews当中，概率边际要用户自己计算。在stata中，事情就简单得多。logit模型估计完以后，在statistics菜单中，用postestimation中的marginal effects，即可计算概率边际。

logit模型和简单的线性模型不同，自变量的边际效应并不是简单等于其系数。
x_j对于y的边际效应一般来讲计算方法如下
\[\frac{\partial E(y_i|x_i,\beta)}{\partial x_{ij}}=f(-x_i'\beta)\beta_j\]
EViews本身并没有直接求边际效应的程序。不过，可以通过EViews的预测功能求得边际效应。如果简单的样本内预测值是XB，那么@dlogistic(-xb)乘以x的系数就是边际效应了。

下面是一个实例。
首先，估计我们需要的logit模型。被解释变量是foreign，解释变量是price和mpg。我们一会儿来求mpg的边际效应。


模型估计好之后，记下mpg的系数。


然后，我们来进行样本内的预测。记得要预测index，不是probability。


预测之后就可以生成边际效应了。


这个序列的均值就是我们要求的平均边际效应(average marginal effect)。


我们可以在Stata里进行同样的回归并求mpg的边际效应作为验算。命令和结果如下：

1. . sysuse auto
   
2. (1978 Automobile Data)
   
3. 
   
4. . logit foreign price mpg
   
5. 
   
6. Iteration 0:   log likelihood =  -45.03321  
   
7. Iteration 1:   log likelihood = -36.627434  
   
8. Iteration 2:   log likelihood = -36.462562  
   
9. Iteration 3:   log likelihood =  -36.46219  
   
10. Iteration 4:   log likelihood = -36.462189  
    
11. 
    
12. Logistic regression                             Number of obs     =         74
    
13.                                                 LR chi2(2)        =      17.14
    
14.                                                 Prob > chi2       =     0.0002
    
15. Log likelihood = -36.462189                     Pseudo R2         =     0.1903
    
16. 
    
17. ------------------------------------------------------------------------------
    
18.      foreign |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
19. -------------+----------------------------------------------------------------
    
20.        price |    .000266   .0001166     2.28   0.022     .0000375    .0004945
    
21.          mpg |   .2338353   .0671449     3.48   0.000     .1022338    .3654368
    
22.        _cons |  -7.648111   2.043673    -3.74   0.000    -11.65364   -3.642586
    
23. ------------------------------------------------------------------------------
    
24. 
    
25. . margins, dydx(mpg)
    
26. 
    
27. Average marginal effects                        Number of obs     =         74
    
28. Model VCE    : OIM
    
29. 
    
30. Expression   : Pr(foreign), predict()
    
31. dy/dx w.r.t. : mpg
    
32. 
    
33. ------------------------------------------------------------------------------
    
34.              |            Delta-method
    
35.              |      dy/dx   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
36. -------------+----------------------------------------------------------------
    
37.          mpg |   .0376126   .0074022     5.08   0.000     .0231045    .0521207
    
38. ------------------------------------------------------------------------------

复制代码

nice!nice!

logit、probit模型边际效应计算视频演示
http://v.youku.com/v_show/id_XMzEzMjM5MTM0NA==.html?spm=a2h0k.8191407.0.0&from=s1.8-1-1.2

请问如果是Probit模型求边际效应，公式应该怎么输入呢？