CMP检验内生性之后如何求边际效应？

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基准模型是probit，为了检验内生性找到了工具变量进行CMP模型检验，但运行margins,dydx(*)后得到的结果和CMP的结果一致，并且工具变量被omitted了，不知道如何在CMP命令之后求边际效应

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关键词：边际效应 内生性 CMP omitted Margins CMP 面板probit模型 工具变量 stata内生性检验 面板数据内生性检验

如果您使用了CMP模型来解决内生性问题，并且在运行margins命令后发现结果与CMP模型一致，那么您可以根据CMP模型的结果计算边际效应。以下是一般的步骤：

1. 估计CMP模型：您可以使用合适的软件包或命令来估计CMP模型，例如Stata中的ivprobit命令。

2. 得到CMP模型的估计结果：CMP模型估计后会给出系数的估计值和标准误差。

3. 计算边际效应：根据CMP模型的结果，您可以使用以下公式计算边际效应：

   Marginal Effect = β1 + γ * Pr(treat=1)

   其中，β1是poliit的系数，γ是交互项(post * treat)的系数，Pr(treat=1)是treat为1的概率。

   注意：这个计算假设其他自变量保持不变。

4. 计算标准误差：您可以使用delta方法或bootstrap方法来计算边际效应的标准误差。

请注意，以上步骤是一般的指导，具体步骤可能因您使用的软件包或命令而有所不同。请参考相应软件包或命令的文档以获取更详细的指导。

请问你解决了吗？我也遇到了这个问题，希望得到您的回复，万分感谢

可以试试：
cmp setup
cmp (x= iv $control) (y=x $control), indicators($cmp_probit $cmp_probit) qui robust
eststo : estpost margins, dydx(iv) predict(pr eq(#1)) force  

大连理工大学马晓琛 发表于 2024-5-17 10:58
可以试试：
cmp setup
cmp (x= iv $control) (y=x $control), indicators($cmp_probit $cmp_probit) qui ...

显示estpost不能被识别是因为什么呀