[求助] Conditional Maximum likelihood & Fixed Effect Logit

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小女又来论坛指望大侠们指点拉。在继上篇帖子获得了版友zhuhongfei的大力帮助后，

详细帖子在：https://bbs.pinggu.org/dispbbs.asp?BoardID=5&replyID=80353&id=301738&skin=0）

在阅读[econometric analysis of panel data  ] 时，发现

在做包含固定效应的逻辑回归模型（Fixed Effect Logit Model）时，要用到条件极大似然估计（Conditional Maximum Likelihood）。对于T=2的数据，可以采取文中所提的方法借用标准软件中算一般logistic模型的命令算得参数的估计值，可是当T>2时，要怎样才能算得参数的估计呢？

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关键词：fixed effect conditional Likelihood condition Maximum Effect Fixed Likelihood Maximum conditional

求助啊，难道都没有人做过类似的事情或者遇到过相似的问题么？就算是没有明确的解决办法大家探讨一下也是很有裨益的

请问做包含固定效应的逻辑回归模型（Fixed Effect Logit Model）时，为什么不可以用极大似然估计（Maximum Likelihood）来求解呢？是否是因为你的资料例数太少？关于Panel binary data的问题，是否就是医学领域里的二分类反应变量的多水平模型问题，如果是的话，我曾经用MLwin尝试过，操作还是比较简单的。

以下是引用eveningbmu在2008-4-9 10:08:00的发言：

请问做包含固定效应的逻辑回归模型（Fixed Effect Logit Model）时，为什么不可以用极大似然估计（Maximum Likelihood）来求解呢？是否是因为你的资料例数太少？关于Panel binary data的问题，是否就是医学领域里的二分类反应变量的多水平模型问题，如果是的话，我曾经用MLwin尝试过，操作还是比较简单的。

对于这个问题，当然是用ML法了，但是求得的值是否保持consisytent的性质很重要。理论上不给与证明的话是行不通的，否则用最小二乘法也能求出解，建议楼主在参考那本教科书的同时能阅读后面的参考文献。我对于这个问题也研究中。

特别建议，wooldridge 从90年代到现在一连窜的论文

[此贴子已经被作者于2008-4-9 13:02:25编辑过]

以下是引用eveningbmu在2008-4-9 10:08:00的发言：

请问做包含固定效应的逻辑回归模型（Fixed Effect Logit Model）时，为什么不可以用极大似然估计（Maximum Likelihood）来求解呢？是否是因为你的资料例数太少？关于Panel binary data的问题，是否就是医学领域里的二分类反应变量的多水平模型问题，如果是的话，我曾经用MLwin尝试过，操作还是比较简单的。

楼上正解！直接用极大似然的话，不能保持估计量一致性。所以提出了条件极大似然的方法来解决。

还有感谢楼上的建议!我以前一直都是用的S-plus,最近在学习STATA,发现有一个xtlogit的命令好像可以直接求得条件极大似然估计，不用再去编程拉。