treatment effect第二个stage的模型类型,只能是OLS吗?

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在treatment effect的第一个stage是probit,然后得到IMR
第二个stage看到的都是OLS,然后把第一个stage得到的IMR放入第二个stage.

问题:第二个stage可以是probit或者negative binomial 吗? 如果可以,是不是也是把IMR直接放入到第二个stage?

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关键词：treatment Effect treat stage FECT 模型

事实上，对于 Panel 而言，唯一特殊的地方就是控制个体效应，因此，你可以在 OLS 模型中加入反应个体特征的虚拟变量，也可以采用 xtdata 命令预先去除个体效应，随后的步骤与其他 treatment effect model 没什么差别。

至于你的第二个问题，如果被解释变量是 0/1 变量，是需要采用 probit 或 Logit 模型进行第二阶段的估计的。你可以在 Stata 中使用 findit 命令搜索一下相关的关键词。如下命令或许对你有帮助：
mtreatnb -- Multinomial treatment effects of a negative binomial regression model