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求教movestay的中三个方程的误差项怎么导出

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求教采用movestay估计后的中三个方程的误差项怎么导出
. movestay lmo_wageage age2 edu13 edu4 edu5 reg2 reg3 reg4,select(privatem_s1 job_hold)
Fitting initial values .....
Iteration 0: log likelihood = -2504.2563
Iteration 1: log likelihood = -2484.3188
Iteration 2: log likelihood =-2476.965
Iteration 3: log likelihood = -2470.9709
Iteration 4: log likelihood = -2470.9311
Iteration 5: log likelihood = -2470.9304
Iteration 6: log likelihood = -2470.9304
Endogenous switching regression model Number of obs = 2094
Wald chi2(8) = 102.43
Log likelihood = -2470.9304 Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
| Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lmo_wage_1 |
age | .0423471 .0291874 1.45 0.147 -.0148592 .0995534
age2 |-.0005007 .0003227 -1.55 0.121 -.0011332 .0001319
edu13 | .3437058 .2793217 1.23 0.219 -.2037546 .8911661
edu4 |-.1578071 .1608109 -0.98 0.326 -.4729906 .1573763
edu5 | -.164094 .1300289 -1.26 0.207 -.4189461 .090758
reg2 |-.2864941 .1097711 -2.61 0.009 -.5016416 -.0713466
reg3 | .7076968 .1427093 4.96 0.000 .4279917 .987402
reg4 |-.1383714 .1414171 -0.98 0.328 -.4155438 .1388009
_cons | 7.415686 .4808005 15.42 0.000 6.473334 8.358037
-------------+----------------------------------------------------------------
lmo_wage_0 |
age |-.0370404 .0111445 -3.32 0.001 -.0588832 -.0151976
age2 | .0003735 .0001285 2.91 0.004 .0001216 .0006255
edu13 |-.5066122 .0885002 -5.72 0.000 -.6800694 -.3331549
edu4 | -.410602 .0507909 -8.08 0.000 -.5101503 -.3110537
edu5 |-.2973613 .0391875 -7.59 0.000 -.3741673 -.2205552
reg2 |-.3780673 .0420359 -8.99 0.000 -.4604562 -.2956785
reg3 | .7053256 .0532104 13.26 0.000 .601035 .8096161
reg4 |-.2355433 .0474621 -4.96 0.000 -.3285673 -.1425193
_cons | 9.322335 .2377244 39.21 0.000 8.856404 9.788267
-------------+----------------------------------------------------------------
private |
age |-.1455149 .025892 -5.62 0.000 -.1962622 -.0947676
age2 | .0013623 .0003045 4.47 0.000 .0007655 .0019592
edu13 | .0761837 .2457816 0.31 0.757 -.4055393 .5579068
edu4 | .0690438 .1415167 0.49 0.626 -.2083238 .3464113
edu5 | .2351346 .1063559 2.21 0.027 .026681 .4435883
reg2 |-.4401675 .0958095 -4.59 0.000 -.6279508 -.2523843
reg3 |-.5960669 .1187269 -5.02 0.000 -.8287674 -.3633664
reg4 |-.6010513 .112781 -5.33 0.000 -.8220981 -.3800046
m_s1 | .1569925 .0921425 1.70 0.088 -.0236035 .3375885
job_hold | .0551938 .0361721 1.53 0.127 -.0157022 .1260898
_cons | 2.505474 .578989 4.33 0.000 1.370677 3.640272
-------------+----------------------------------------------------------------
/lns1 |-.5903432 .0562427 -10.50 0.000 -.7005769 -.4801095
/lns2 |-.4220208 .0186565 -22.62 0.000 -.4585869 -.3854546
/r1 | .1456952 .3195504 0.46 0.648 -.480612 .7720024
/r2 | 1.353759 .0813975 16.63 0.000 1.194222 1.513295
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_1 | .5541371 .0311662 .4962989 .6187156
sigma_2 | .6557204 .0122335 .6321763 .6801414
rho_1 | .144673 .3128621 -.4467336 .6480923
rho_2 | .8749375 .0190864 .8318838 .907522
------------------------------------------------------------------------------
LR test of indep. eqns. : chi2(1) = 86.94 Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------

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