用biprobit求联立递归probit方程组可不可以？

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联立递归probit方程组  Y=a0+a1*Z1+a2*Z2
                                    X=b0+b1*Y+b2*Z1+b3*Z2
y1和x1是两个虚拟变量,Z是影响变量，Z1是虚拟变量，Z2是连续变量，要求这个方程组的参数，我用了biprobit命令，


biprobit (Y= Z1 Z2) (X= Y Z1 Z2), robust


得到结果，不知道用biprobit 进行参数估计对不对
Seemingly unrelated bivariate probit              Number of obs   =         24
                                                                    Wald chi2(4)    =          .
Log pseudolikelihood = -31.053363                 Prob > chi2     =          .


------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Y            |
          Z1 |    .838012   .8013423     1.05   0.296    -.7325901    2.408614
          Z2 |  -.1849706   .2923726    -0.63   0.527    -.7580105    .3880692
       _cons |   .0868316    .900504     0.10   0.923    -1.678124    1.851787
-------------+----------------------------------------------------------------
X            |
           Y |   1.774697   .3756263     4.72   0.000     1.038483    2.510911
          Z1 |   -.046001    .655502    -0.07   0.944    -1.330761    1.238759
          Z2 |  -.0195191   .2586773    -0.08   0.940    -.5265173     .487479
       _cons |   -.743766   .7754223    -0.96   0.337    -2.263566    .7760337
-------------+----------------------------------------------------------------
     /athrho |  -2.894898   .5587284    -5.18   0.000    -3.989985    -1.79981
-------------+----------------------------------------------------------------
         rho |  -.9939014   .0067941                     -.9993157   -.9467863
------------------------------------------------------------------------------
Wald test of rho=0:                 chi2(1) =  26.8451    Prob > chi2 = 0.0000








                                                                                                                        

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关键词：biprobit Probit bit Rob 方程组 方程组 影响

Recursive Bivariate Probit model
„ Fist equation: Y1 =Y2 X1 X2
„ Second equation: Y2 = X1 X2 X3
.biprobit (Y2 = X1 X2 X3) (Y1 = Y2 X1 X2), robust

Obtain marginal effects
a. Direct effect in the second equation (if X1 is dummy):
mfx compute, at(mean Y2=1, X1=1) predict(pmarg1)
Î To save time, use “nose” command if you don’t need to get S.E.
b. Direct/Indirect effects in the first equation: Since the way of obtaining these effects
by using “mfx” commands is not clear, I recommend to read the Stata manual or
write your own “do-file”. Also refer to Greene’s “Economic Analysis” and his
article, “Gender Economics Courses in Liberal Arts Colleges: Comment”, from his
web site.

lxfkxkr 发表于 2016-6-22 15:04
Recursive Bivariate Probit model
„ Fist equation: Y1 =Y2 X1 X2
„ Second equation: Y2 = ...

显示：Seemingly unrelated bivariate probit