dea-tobit模型

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dea-tobit模型<br>
1.tobit模型中用效率做因变量，左受限和右受限分别是0和1吗？<br>
2.计算边际效应是我输入margins, dydx(*) predict( ystar(0,1)),出现missing predicted values encountered within the estimation sample，是怎么回事呢?

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关键词：tobit模型 Tobit bit DEA ENCOUNTERED

楼主你有解决吗 ，我也一样，求margins出现这个错误

同问，请问楼主解决了吗？

### 1.tobit模型中用效率做因变量

在应用tobit模型时，如果将效率作为因变量，通常是因为这个效率指标存在限制范围或数据有截断（censored）的情况。当数据左受限（lower limit）通常是0，意味着观察值不能低于这个数值；而右受限（upper limit）可能是1或者其他某个最大可能的效率值，这取决于具体的应用场景和如何定义“完全效率”。例如，在DEA（Data Envelopment Analysis，数据包络分析）中得到的技术效率通常范围在[0, 1]之间。

### 2.计算边际效应时出现"missing predicted values encountered within the estimation sample"

当你尝试使用`margins`命令来计算边际效应，并指定预测值为`ystar(0,1)`时，遇到“estimation sample”中的缺失预测值错误（`missing predicted values encountered within the estimation sample`），这通常意味着在模型估计的样本中存在某些观测值无法生成有效的预测值。这种情况可能由以下原因造成：

- **无效的输入**: 确保你在使用`margins`命令时，参数和选项都是正确的。
  
- **数据问题**: 检查你的数据是否包含NA或无效值，特别是在模型中的关键变量上。tobit模型对数据质量有较高要求。

- **模型设定**: 有时候可能是模型本身的问题，比如复杂的模型设定导致某些观测的预测超出模型的有效范围（例如，尝试预测一个截断点外的值）。
  
- **边际效应计算条件**: 确保在使用`ystar(0,1)`时，你的数据确实可以生成[0, 1]范围内的有效预测。如果因变量或模型的某些特性导致无法自然地产生这种范围内的预测值，就会出现错误。

为了解决这个问题：

- **检查数据**: 确保没有缺失值或异常值影响模型估计。
  
- **修改命令**: 尝试调整`margins`命令中的选项，比如使用不同的预测类型（如果适用）。
  
- **模型诊断**: 仔细检查模型输出和残差分析，确保模型适配良好且无显著的规格化误差。

- **咨询社区或专家**: 如果上述方法无法解决问题，考虑在专业论坛、Stata帮助文档中寻找类似问题的解决方案，或者直接联系统计顾问。

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