[求助]Binary Panel Data

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小女求助: 应变量是二元离散变量,整个数据集是7年的面板数据,找了很多文献,发现介绍Logistic回归之类的书没有涉及面板数据的处理,讲面板数据的书又没有涉及应变量是离散的处理.又找了一些文章看,类似于Heckman的<Dynamic Discrete Probability Models>,觉得里面涉及的随机过程建模太过复杂. 模型中不打算包括滞后变量,不打算研究stage dependence,能否绕开对unobserved effect的随机过程的假设?

请教各位有没有介绍这样的数据如何建模,如何处理之类的好书?

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关键词：panel data Binary Panel Data pane Data Panel Binary

参考[econometric analysis of panel data&nbsp; ] by Badi H.Baltagi&nbsp;&nbsp; 2nd ed 的第11章

[此贴子已经被作者于2008-3-30 18:13:59编辑过]

It's good for me. Thanks!

解决拉！虽说大恩不言谢，可还是非常感谢！

我觉得在这个领域里还有很多未解决的问题，比如

[econometric analysis of panel data  ] 建议individual effect 是random effect 但是如果是fix effect 那应该如何处理？最近听说有人把GMM扩展到probit panel data里面来，有很多还需要证明。如果是应用的话只要知道怎么做就行了，但是同时理论也很重要，只有理论有所发展，我们的应用软件才会有更多的工具

不懂，楼上说的建议individual effect是指因变量是定性变量时么？

还有在实际操作软件时又出了新的问题，希望你能帮忙啊

https://bbs.pinggu.org/thread-304015-1-1.html

俺也是刚刚碰到这块领域，individual effect 是指误差项里的存在个人效果。一般paneldata分析，只要用Hausman test判断它是random effect还是 fixed effect。但是probit就没有这么简单了。但是好像有文献建议，还是用random的好。但如果是fixed型的，就会出现incidental parameters problem .那么就不保持一致性。不过也还是有办法解决的。这部分的理论在计量应该是比较前沿的。但是用软件好像没有这么复杂吧。至少我现在用的TSP5.0里面panel probit for fixed effect的command直接有了。不用自己动手写拟然函数和编程了

我刚看了一下TSP5.0  Manual  Logit 没有直接的可以运用于pane 的command需要编程写拟然函数，再用Ml 进行推定

[此贴子已经被作者于2008-4-7 10:50:30编辑过]

謝謝樓主的分享

Carro（2007）发表在Journal of Economics的文章很好，值得看看。