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       我用probit和ivprobit分别对模型进行了估计，估计结果有些差异。有些变量在原模型里是显著的，但在ivprobit估计里变得不限显著了，或者依然显著，但结果有些相反。有时候又觉得部分变量在原模型里的估计结果更好解释、也更符合常理，这部分变量也许是控制变量，但是也能得出一些有意思的结论。在文章的实证结果部分，该如何呈现呢？       我将两种模型的系数结果都列表了，是主要对iv模型的进行解释，还是可以分别解释呢？我发现经济研究和管理世界上有的文章，对二者的变量均有解释，但这个系数差别如何解决呢？有没有一种不修改模型设定、不修改数据、找不到更好工具变量但确实极有可能存在内生性、可以对这些变量进行解释又不影响文章信度的方法？
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关键词：IVprobit Probit 估计结果 修改数据 控制变量 模型

cntqm 发表于 2015-11-1 23:42
我用probit和ivprobit分别对模型进行了估计，估计结果有些差异。有些变量在原模型里是显著的，但在i ...

你既然用了ivprobit模型那么隐含的假设是你的模型存在内生性，且你找到了内生变量。但工具变量选取合适与否还需进一步检验。我的建议有二，一是如果工具变量选择合适就报告ivprobit模型结果。二是不合适就两个结果都报告，并分析下可能原因。看看同类研究其它作者怎么解释的呢。祝好运～

xddlovejiao1314 发表于 2015-11-1 23:53
你既然用了ivprobit模型那么隐含的假设是你的模型存在内生性，且你找到了内生变量。但工具变量选取合适与 ...

谢谢解答！
文章本来可以完全不谈内生性的问题，我想把工具变量作为一个亮点之一。但是前后模型估计有些相差太大了，而且ivprobit之后的结果不太好解释。我在想是不是需要放弃它，但是又觉得可惜。检验结果是不存在弱工具变量，估计用的是MLE方法，wald检验拒绝原假设。哎，都快要写不下去了。。。。。。

cntqm 发表于 2015-11-2 12:32
谢谢解答！
文章本来可以完全不谈内生性的问题，我想把工具变量作为一个亮点之一。但是前后模型估计有些 ...

如果不谈内生性也可，那就不谈吧。方法只是工具，把问题解释清楚就行了。祝好运~