stata面板数据tobit模型不收敛

在用stata做面板数据的tobit模型时，出现下面的情况，结果一直出不来，请高手给指点下这是怎么回事？不胜感激！

xttobit ins soes coes shes hmt foes size roa export emply empf age, ll(0)

Obtaining starting values for full model:

Iteration 0:   log likelihood =  53810.518
Iteration 1:   log likelihood =   53844.54
Iteration 2:   log likelihood =  53844.548

Fitting full model:

Iteration 0:   log likelihood = -193100.59  
Iteration 1:   log likelihood =  -191261.4  (backed up)
Iteration 2:   log likelihood = -190808.41  (backed up)
Iteration 3:   log likelihood = -190582.83  (backed up)
Iteration 4:   log likelihood = -190470.26  (backed up)
Iteration 5:   log likelihood = -190463.23  (backed up)
Iteration 6:   log likelihood = -190459.72  (backed up)
Iteration 7:   log likelihood = -190457.96  (backed up)




另：附上做GLS回归时的结果

xtreg ins soes coes shes hmt foes size roa export emply empf age

Random-effects GLS regression                   Number of obs      =    194481
Group variable: cpycd                           Number of groups   =     64827

R-sq:  within  = 0.0002                         Obs per group: min =         3
       between = 0.0307                                        avg =       3.0
       overall = 0.0197                                        max =         3

                                                Wald chi2(11)      =   1837.86
corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
         ins |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        soes |   .0504075   .0042638    11.82   0.000     .0420506    .0587644
        coes |  -.0111938   .0028657    -3.91   0.000    -.0168105   -.0055772
        shes |   .0500317    .001843    27.15   0.000     .0464195    .0536438
         hmt |   .0072875   .0021354     3.41   0.001     .0031023    .0114728
        foes |    .024775   .0020133    12.31   0.000     .0208291    .0287209
        size |   .0181938   .0008221    22.13   0.000     .0165824    .0198051
         roa |   .0002084   .0004583     0.45   0.649    -.0006899    .0011068
      export |  -.0001017   .0000598    -1.70   0.089    -.0002189    .0000155
       emply |  -.0036629   .0008878    -4.13   0.000     -.005403   -.0019228
        empf |   .0020146   .0004225     4.77   0.000     .0011865    .0028428
         age |   .0049587   .0008962     5.53   0.000     .0032022    .0067153
       _cons |   .0296326   .0011179    26.51   0.000     .0274416    .0318236
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .14143247
     sigma_e |  .14663364
         rho |  .48195041   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

不收敛'是数据的问题'找不到全局最大

顶起

蓝色 发表于 2012-6-1 21:16
不收敛'是数据的问题'找不到全局最大

先谢谢蓝色的热心帮忙！
不收敛的话该怎么办？不能使用tobit模型了吗？

应该是数据的问题，tobit是极大释然估计，
按照你的样本数据，找不到最大值，你好好检查你的数据，看看有没有异常值等等，

没有什么好办法

蓝色 发表于 2012-6-4 07:11
应该是数据的问题，tobit是极大释然估计，
按照你的样本数据，找不到最大值，你好好检查你的数据，看看有没 ...

谢谢蓝版主！
按照您的建议，我检查了确实存在异常值，我删除异常值后可以得到结果。
但我又遇到三个新的问题：
1、当我用另外一个被解释变量时，出现下面的情况，请问这是数据哪里出错了，还是怎么了？

Obtaining starting values for full model:

Iteration 0:   log likelihood = -707914.39
Iteration 1:   log likelihood = -707868.61
Iteration 2:   log likelihood =  -707868.6

Fitting full model:

initial values not feasible
r(1400);


2、在我的结果中（如下所示），并没有R^2值，我需要报告R^2值，有什么办法吗？
另外，一般在tobit模型中需要报告哪些值？

3、在使用tobit模型时，对数据尤其是y的要求，我并不是很明确，就像我初次遇到的问题，要求数据收敛一样，是否还有其他要求。我个人的理解就是因为y中存在相当一部分为0的值，其他为正值，所以我采用tobit模型。
再次感谢蓝版主，期待你的回复！

Random-effects tobit regression                 Number of obs      =    194469
Group variable: cpycd                           Number of groups   =     64823

Random effects u_i ~ Gaussian                   Obs per group: min =         3
                                                               avg =       3.0
                                                               max =         3

                                                Wald chi2(11)      =   2017.06
Log likelihood  =  -51612.77                    Prob > chi2        =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
         ins |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        soes |   .3718745   .0220935    16.83   0.000     .3285721    .4151769
        coes |  -.0955793   .0176721    -5.41   0.000    -.1302159   -.0609426
        shes |   .3245935   .0100346    32.35   0.000     .3049261    .3442609
         hmt |   .0059615   .0125013     0.48   0.633    -.0185406    .0304637
        foes |   .1314094   .0112581    11.67   0.000     .1093439    .1534749
        size |   .0304829   .0031473     9.69   0.000     .0243144    .0366514
         roa |   .0001419   .0013123     0.11   0.914    -.0024301     .002714
      export |  -.0007447   .0001852    -4.02   0.000    -.0011077   -.0003817
        empf |   .0075291   .0019136     3.93   0.000     .0037785    .0112796
       emply |   .0174746   .0035514     4.92   0.000      .010514    .0244352
         age |   .0378563   .0044911     8.43   0.000      .029054    .0466586
       _cons |  -1.032378   .0075603  -136.55   0.000    -1.047196    -1.01756
-------------+----------------------------------------------------------------
    /sigma_u |   .7116372   .0045391   156.78   0.000     .7027406    .7205337
    /sigma_e |   .3115544   .0017973   173.35   0.000     .3080318    .3150771
-------------+----------------------------------------------------------------
         rho |   .8391596   .0021359                      .8349377    .8433103
------------------------------------------------------------------------------

  Observation summary:    169881  left-censored observations
                           24588     uncensored observations
                               0 right-censored observations

我用的state 11

请问一下高手，为什么在stata中xttobit 指令和tobit指令得出的是两个不同的结果？有什么区别和联系？

xttobit命令做出来的是随机效应模型结果，tobit命令做出来的是固定效应模型结果。

wxj880102 发表于 2013-3-25 14:34
xttobit命令做出来的是随机效应模型结果，tobit命令做出来的是固定效应模型结果。

manual上面说不能做fe的


Title
    [XT] xttobit -- Random-effects tobit models



Description
xttobit fits random-effects tobit models. There is no command for a parametric conditional fixed effects
model, as there does not exist a sufficient statistic allowing the fixed effects to be conditioned
out of the likelihood. Honor´e (1992) has developed a semiparametric estimator for fixed-effect tobit
models. Unconditional fixed-effects tobit models may be fit with the tobit command with indicator
variables for the panels. The appropriate indicator variables can be generated using tabulate or xi.
However, unconditional fixed-effects estimates are biased.