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我的理解是cross section的数据如果60%都是0，其余为正，取对数以后勉强是truncated normal，那么一般的tobit，double hurdle模型都不能用了把。大家怎么看？

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关键词：truncated Section normal hurdle double normal cross

tobit可以，关键你要找到一篇类似数据结构的top期刊论文做背书

tobit可以啊

有三四篇是这样的。想做一个类似的题，然后仔细研究了一下tobit，double hurdle此类模型，发现其都是建立在正态分布的假设条件上，如果不正态，一般文献用boxcox转换。但是对于太多0的数据，即使用boxcox，也根本不可能把它转换成正态，因为0的那块概率累积密度太大。所以我个人觉得之前人直接就套用tobit类模型欠妥。这些大多是二流期刊的文章。对于一流期刊，很多文章0只占到了10%到20%，感觉用这类tobit就比较合理了。

理解了，double hurdle可以，tobit依然不行。

tobit是指潜变量正态分布