oprobit模型问题

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我的被解释变量是排序的离散型数据，但是解释变量是企业的财务数据。之前用的是线性回归，编辑给的意见是用oprobit。我的问题是：
1.oprobit模型固定效应如何添加，无论是absorb还是i.year i.id都无法得出结果

2.iv-oprobit工具变量的代码是怎样的。第一阶段解释变量和工具变量都是非离散的，用ols就可以了吗？
stata菜鸡一个求大神指点

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：oprobit模型 oprobit Probit bit Rob

1.oprobit模型固定效应如何添加，无论是absorb还是i.year i.id都无法得出结果

无法得出结果是什么意思？不收敛？omit？

2.iv-oprobit工具变量的代码是怎样的。第一阶段解释变量和工具变量都是非离散的，用ols就可以了吗？

据我所知没有现成命令是专门做这个的，可以考虑借助-cmp-命令实现类似的估计。第一阶段就是一个线性回归，第二阶段是非线性的

定序概率模型（oprobit）通常不易直接包含固定效应，尤其是在标准软件包中，因为这会引入模型设定中的识别问题。当您尝试使用absorb或i.year i.id（在Stata中的常见用法）时，可能遇到难以估计的情况，原因：参数估计的复杂性：定序模型的固定效应可能导致非线性系统中的过度参数化，使得模型难以估计。

替代方案：
条件logit或条件probit模型：这类模型通过差分方法消除了固定效应的影响，适用于处理有固定效应需求的情形。
面板数据技术：如果数据具有面板结构（即跨时间的多期数据），可以考虑使用面板数据版本的probit模型，例如使用随机效应模型。

对于带有工具变量的oprobit模型（IV-oprobit），这是处理内生解释变量问题的一种方法。您的情况中，第一阶段使用OLS可能不适合非离散的解释变量和工具变量。正确的做法应该使用两阶段最小二乘法（2SLS）的一个变种。具体步骤如下：

第一阶段：使用OLS或另一种适合的回归方法估计解释变量的预测值。在这里，可以使用OLS，但如果解释变量是有序的或分类的，可能需要其他方法。
第二阶段：使用第一阶段得到的预测值作为自变量进行oprobit回归。

oliyiyi 发表于 2024-6-6 11:25
对于带有工具变量的oprobit模型（IV-oprobit），这是处理内生解释变量问题的一种方法。您的情况中，第一阶 ...

谢谢您

Raymond.K 发表于 2024-6-5 22:08
无法得出结果是什么意思？不收敛？omit？

据我所知没有现成命令是专门做这个的，可以考虑借助-cmp-命 ...

嗯嗯 谢谢您