悬赏300论坛币（logit和tobit系数的解释）

本人看到一篇论文上使用面板数据的LOGIT和TOBIT模型进行分析，对于其参数的解释非常不理解，希望有前辈可以告知！非常感谢！
具体问题：
模型(1)中Q U A L I TY的系数表示在其他条件同等的前提下，信息披露质量每增加1分或提升一个等级，样本公司派现的对数几率比(log-odds ratio)将增加0.433，即样本公司派现的概率将增加约0.606。
模型(2)中Q_D UM的系数意味着：在其他条件同等的前提下，信息披露质量考评结果为“良好”及以上的样本公司派现的概率比考评结果为“及格”及以下的样本公司高出0.628。由于tobit模型中解释变量的系数并不具有线性回归模型中系数的含义，即不能直接解释成为解释变量的边际效应，因此需要对模型的系数根据相应的调整因子加以调整。模型(3)和(5)中QUALITY的系数经调整后表明，在其他条件同等的前提下，信息披露质量每增加1分或提升一个等级，样本公司的每股现金股利将会增加约0.007元，股利支付率提高约2.4%。模型(4)和(6)中Q_DUM的系数表示在其他条件同等的前提下，与信息披露质量考评结果为“及格”及以下的样本公司相比，信息披露质量考评结果为“良好”及以上的样本公司每股现金股利高出约0.011元，股利支付率高出约3.6%。（论文见附件） 信息披露_公司治理与现金股利政策_来自深市A股上市公司的经验证据_徐寿福.pdf (252.21 KB)

2013-7-30 17:36:18 上传

1.红色字体的解释是如何得出的？
2.如何用相应的调整因子加以调整？

先解释你第一个问题吧。文章当中没有logit的理论分析，其实模型可以写成ln(p/(1-p))=α+βx的形式，x是自变量向量，左边整个是因变量，其中p/1-p被称为发生比odds，文中叫几率比也无所谓。0.433指的是x的单位变动引起的左边因变量的变化量，但是对我们来说没嘛意义，我们关心的是x的变化引起的p的变化量，因此，此处要做一个反对数变换，即ln(p/(1-p))=0.433，算出p为0.606，你用excel算，=1-1/(exp(0.433)1)就行。

自己顶一个

嗨……

你总共都没有300币的

客初 发表于 2013-8-10 17:34
你总共都没有300币的

悬赏的是300，加这三百我有500多金币！！！！！！！1

模型2那个0.628当然也是这么算的，tobit我不太熟悉，啥时候弄懂了再跟你说

客初 发表于 2013-8-10 19:07
模型2那个0.628当然也是这么算的，tobit我不太熟悉，啥时候弄懂了再跟你说

谢谢您了，如果知道tobit怎么算了，望早日告知{:3_48:}

继续回答。tobit和logit都是是非线性模型，所以，考察自变量对因变量的影响，不能像线性模型可以根据系数来看，非线性模型不能，需要求边际影响，也最有可能是论文中说的调整方法。边际影响的求法用stata来求，可以参考蓝色版主的帖子：https://bbs.pinggu.org/thread-2419318-1-1.html。//在上一个回答中logit模型中0.606和0.628是像我说的那样算出来的，但这种方法是否正确值得怀疑。在古扎拉蒂的《计量经济学基础》第51页开始有三种系数解释方法，三种解释都不符合文中的方法，第一种解释有点像而已。574页有边际影响的说明，结合蓝色版主说的，这里也可以求边际影响来解释。你可以参考思考一下文中的解释方法是否有问题。书可以下载。