[求助]bivariate probilt的内生变量问题

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之前一直用sas，我的bivariate probit的基本模型就是

y1=y2 x1 x2 x3

y2=x1 x3

然后用sas的时候，发现了问题就是说如果我不用bivariate probit，而只是一个方程y1=y2 x1 x2 x3，y2是significant的，但是一旦用的bivariate probit，不仅y2不significant，而且Rho值夜不是significant。。。就是因为用单个方程发现y2是significant，才会转用bivariate probit。。。后来在网上找了下，很多人都说sas自身不能解决这个问题，所以我就换了stata。。

可是今天运行的时候，发现还是一样的问题，不知道y2作为endogenous variable的问题如何解决，在stata的官网看到一个帖子说，Y2的方程里至少有一个exogenous variable是y1里没有的，然后我就将code运行成

biprobit (Y1=Y2 X1 X2 X3) (Y2=X1 X3 X4), collinear

不过问题还是一样存在。。。y2不significant，而且rho也不。。。哭[em06][em06][em06][em06]

[此贴子已经被作者于2009-4-7 21:35:39编辑过]

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关键词：bivariate Variate probilt 内生变量 Rob 变量 内生 bivariate probilt

可否采用treatment effect模型？

（另外，可否说一说各变量的含义？）

变量的含义

这是一组实验数据。。。实验人参与一个投票，是or不是，在真正的投票之前有个hypothetic投票

Y1是真正的投票，Y2是模拟投票

以下是引用遥飞在2009-4-8 16:00:00的发言：实验人参与一个投票，是or不是，在真正的投票之前有个hypothetic投票。Y1是真正的投票，Y2是模拟投票

上面的说法太模糊了吧。

阿。。。因为我们的实验估计，实验人在虚拟投票的时候会比较大方，而在真正的投票影响到他自身的利益的时候，就会自私，大概意思就是这么个样子

看看 cdsimeq 命令是否可行

我查了下cdsimeq，没有太多的信息，而且因为Y1和Y2都是binary的变量，貌似还是只有probit是比较合适的吧

你仔细看看。

sj里面由详细的。

biprobit不能解决这一问题。
应该用ivprobit y1  x1 x2 x3 （y2=工具变量）

9# observing
sas 可以解決你的問題，請查proc qlim
查了stata對ivprobit的說明
若y2是binary 則不符合ivprobit的要求(y2為連續)，所以用biprobit 指令才對。