为什么使用ivtobit回归显著，求margins后不显著了

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我用ivtobit模型回归后，解释变量显著，用margins, dydx(*)  predict(pr)命令求边际后，解释变量变得一点也不显著了，这是为什么呢？不显著还意味着边际有意义吗？

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关键词：Tobit回归 Margins margin Tobit bit 模型

请把用的命令和结果贴出来。

夏目贵志 发表于 2016-9-19 00:47
请把用的命令和结果贴出来。

. ivprobit dstock house tasset inc educ educaq age agesq agdp attitude rural (hrate=lsupply)

Fitting exogenous probit model

Iteration 0:   log likelihood = -1996.7619  
Iteration 1:   log likelihood = -1631.0723  
Iteration 2:   log likelihood = -1595.3853  
Iteration 3:   log likelihood =  -1594.677  
Iteration 4:   log likelihood =  -1594.675  
Iteration 5:   log likelihood =  -1594.675  

Fitting full model

Iteration 0:   log likelihood =  16816.674  
Iteration 1:   log likelihood =  16816.678  
Iteration 2:   log likelihood =  16816.678  

Probit model with endogenous regressors         Number of obs     =      8,368
                                                Wald chi2(11)     =     741.05
Log likelihood =  16816.678                     Prob > chi2       =     0.0000

----------------------------------------------------------------------------------------
                       |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-----------------------+----------------------------------------------------------------
                 hrate |   12.96557   3.850553     3.37   0.001     5.418623    20.51251
                 house |    .487335    .068053     7.16   0.000     .3539535    .6207165
                tasset |   .0015486   .0001805     8.58   0.000     .0011947    .0019024
                   inc |  -.0016784   .0006526    -2.57   0.010    -.0029574   -.0003994
                  educ |   .0527656   .0248787     2.12   0.034     .0040042    .1015269
                educaq |   -.002363   .0008222    -2.87   0.004    -.0039744   -.0007515
                   age |  -.0037075   .0076583    -0.48   0.628    -.0187174    .0113025
                 agesq |   5.15e-06   .0000725     0.07   0.943     -.000137    .0001473
                  agdp |  -.0324399   .0411792    -0.79   0.431    -.1131496    .0482698
              attitude |  -.1928362   .0193402    -9.97   0.000    -.2307423   -.1549301
                 rural |  -.7744018   .0729297   -10.62   0.000    -.9173414   -.6314622
                 _cons |  -2.913667   .3720613    -7.83   0.000    -3.642894    -2.18444
-----------------------+----------------------------------------------------------------
corr(e.hrate,e.dstock)|  -.3421174   .1059054                     -.5310273   -.1208094
            sd(e.hrate)|   .0268055   .0002072                      .0264025    .0272147
----------------------------------------------------------------------------------------
Instrumented:  hrate
Instruments:   house tasset inc educ educaq age agesq agdp attitude rural lsupply
----------------------------------------------------------------------------------------
Wald test of exogeneity (corr = 0): chi2(1) = 8.83        Prob > chi2 = 0.0030

.
.
. margins, dydx(*)  predict(pr)

Average marginal effects                        Number of obs     =      8,368
Model VCE    : OIM

Expression   : Probability of positive outcome, predict(pr)
dy/dx w.r.t. : hrate house tasset inc educ educaq age agesq agdp attitude rural lsupply

------------------------------------------------------------------------------
             |            Delta-method
             |      dy/dx   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       hrate |   .0217708   .4153892     0.05   0.958    -.7923771    .8359187
       house |    .045854   .0082969     5.53   0.000     .0295923    .0621157
      tasset |   .0001756   .0000155    11.33   0.000     .0001452     .000206
         inc |  -.0001821   .0000676    -2.70   0.007    -.0003145   -.0000497
        educ |   .0056089   .0026357     2.13   0.033      .000443    .0107748
      educaq |  -.0002561   .0000865    -2.96   0.003    -.0004257   -.0000866
         age |  -.0004035   .0008159    -0.49   0.621    -.0020026    .0011957
       agesq |   1.46e-06   7.72e-06     0.19   0.850    -.0000137    .0000166
        agdp |   .0091676   .0037665     2.43   0.015     .0017854    .0165498
    attitude |   -.020195   .0021912    -9.22   0.000    -.0244898   -.0159003
       rural |  -.0775225   .0089348    -8.68   0.000    -.0950343   -.0600107
     lsupply |  -.0008359   .0000787   -10.62   0.000    -.0009902   -.0006816
------------------------------------------------------------------------------


hate前后的显著性差很多

夏目贵志 发表于 2016-9-19 00:47
请把用的命令和结果贴出来。

我在stata论坛上搜到了这样一个帖子，http://www.statalist.org/forums/forum/general-stata-discussion/general/1327673-conflicting-results-with-margins-command
是不是大致说的是我这个问题啊？

简单的电脑 发表于 2016-9-19 13:52
. ivprobit dstock house tasset inc educ educaq age agesq agdp attitude rural (hrate=lsupply)

Fi ...

1. 第一，你的主题有错，是 ivprobit 不是 ivtobit。2. 你在 margins, dydx(*) 后加 predict(pr) 的主要用意是啥？去掉后看看结果如何！

黃河泉 发表于 2016-9-19 16:24
1. 第一，你的主题有错，是 ivprobit 不是 ivtobit。2. 你在 margins, dydx(*) 后加 predict(pr) 的主要用 ...

针对第二个问题，命令是根据stata manual的例子写的，如果去掉那个选项，得到的边际数值将和回归结果的数值完全一样。。。。

简单的电脑 发表于 2016-9-19 13:52
. ivprobit dstock house tasset inc educ educaq age agesq agdp attitude rural (hrate=lsupply)

Fi ...

ivprobit是不是针对的是内生变量，我刚刚试了一下ivprobit，但是提示不存在内生变量，建议使用probit

黃河泉 发表于 2016-9-19 16:24
1. 第一，你的主题有错，是 ivprobit 不是 ivtobit。2. 你在 margins, dydx(*) 后加 predict(pr) 的主要用 ...

我的数据是面板数据，用的是xttobit，进行内生性检验时是使用ivtobit吗？还是有其他的？

简单的电脑 发表于 2016-9-19 13:52
. ivprobit dstock house tasset inc educ educaq age agesq agdp attitude rural (hrate=lsupply)

Fi ...

这个结果怎么看是否存在内生性啊？

简单的电脑 发表于 2016-9-20 08:10
针对第二个问题，命令是根据stata manual的例子写的，如果去掉那个选项，得到的边际数值将和回归结果的数 ...

楼主，请问你的问题是怎么解决的？ivtobit回归系数显著，求margins后不显著？或者有其他高手可以解答一下吗