一个关于因变量估计值的问题

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小弟在研究一个美国新能源政策对新能源投资影响的论文。其中有一步是要根据一些州的特点估计这个州可能制定政策的严格程度。这个政策是规定新能源在所有发电量中最低所占比率，比如说政策规定5%，我的因变量就是5。然后自变量就是平均收入，用电量等等。然后STATA 上regression之后predict fitted value。
但是问题是如果我直接用线性的方程，估计值有可能是负的，我想估计值都是非负的。
因为因变量实际数据中大部分是0，所以如果因变量加上LOG会missing 很多。
又因为是连续变量，感觉不能用logit 或probit做。
所以想请教一下用什么模型预测因变量最好。
数据是面板数据，48各州19年的数据。
多谢！~

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关键词：因变量估计值 估计值 因变量 regression regressio 变量

1# webber1993

因变量是0.05？

因变量是5，如果这个政策规定是百分之五，但是全部除以一百应该也可以吧

1# webber1993
面板数据？直接OLS做可能存在问题，试试看FE和RE呗。

我用的是LSDV,应该和FE差不多吧，但是怎么解决让估计值大于0困扰我
4# 无道好狗

5# webber1993
你控制变量是哪些？

失业率，州用电量， 人均收入，州长是否民主党的虚拟变量，时间和州的虚拟变量
6# 无道好狗

哪几个变量系数是负的？显著么？

表上可见，进口电量， 用电量，呼吸道死亡率，失业率为负数系数显著。但是因变量有一大半都是0
8# 无道好狗

求高人解答~