原有模型是:
Y=a1+b1*X1+ b2*X2+ b3*X3+ b4*X4+ b5*X5+e1 (1)
Z= a2+c2*X2+c3*X3+c5*X5+e2 (2)
K=a3+h2*X2+h4*X4+e3 (3)
模型(1)中的所有变量的数据都是已知的,模型(2)、(3)中的解释变量与模型(1)对应,但是Z、K两个被解释变量没有直接可获得的数据,是未知的。我需要对模型(2)和(3)进行回归估计,因此要用MLE最大似然估计法。
Y、Z和K都是虚拟(0-1)变量,三者间的关系是:
Pr(Y=1)=Pr(Z=1)*Pr(K=1|Z=1)
假设Z=G1*d1+e
K=G2*d2+e
推导得到似然函数:
Pr(Y=1)=Pr(Z=1)*Pr(K=1|Z=1)=F(G1*d1)*F(G2*d2)
*现在的问题就是怎么用stata编程做ML估计,请大神赐教。