probit和xtprobit结果存在显著差异

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正在学习二值选择模型
probit EXP LTFP_ IFN_ credit_ TC_ lnCI_ lnWAGE_ lnSCALE_ lnCGE  EER east  state private i.Year i.industry_1
结果如下：

Probit regression                               Number of obs     =      3,950
                                                LR chi2(29)       =     669.12
                                                Prob > chi2       =     0.0000
Log likelihood = -1460.6318                     Pseudo R2         =     0.1864
------------------------------------------------------------------------------
         EXP |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       LTFP_ |   .1377327   .0363151     3.79   0.000     .0665565     .208909
        IFN_ |  -.3571548   .2114164    -1.69   0.091    -.7715234    .0572137
     credit_ |  -.0271081   .0104306    -2.60   0.009    -.0475517   -.0066646
         TC_ |  -.2946944   .3546477    -0.83   0.406    -.9897912    .4004024
       lnCI_ |    -.14713   .0258681    -5.69   0.000    -.1978305   -.0964295
     lnWAGE_ |   .2655328   .0521834     5.09   0.000     .1632551    .3678105
    lnSCALE_ |   .1421656     .02334     6.09   0.000       .09642    .1879111
       lnCGE |   -.530464   1.793018    -0.30   0.767    -4.044715    2.983787
         EER |   .0046939   .0193396     0.24   0.808     -.033211    .0425987
        east |   .2676608   .0673352     3.98   0.000     .1356863    .3996353
       state |   .7341381   .3011248     2.44   0.015     .1439444    1.324332
     private |   .7241789    .302252     2.40   0.017     .1317759    1.316582

其中，LTFP_   credit_    lnCI_ 等都显著
采用 xtprobit EXP LTFP_ IFN_ credit_ TC_ lnCI_ lnWAGE_ lnSCALE_ lnCGE  EER east state private  i.industry_1
结果如下
                                               Wald chi2(22)     =     109.83
Log likelihood  =  -698.2172                    Prob > chi2       =     0.0000

------------------------------------------------------------------------------
         EXP |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       LTFP_ |   .0275911   .1050773     0.26   0.793    -.1783566    .2335388
        IFN_ |  -1.269475   .5114168    -2.48   0.013    -2.271834   -.2671167
     credit_ |  -.0639701    .029964    -2.13   0.033    -.1226984   -.0052418
         TC_ |  -.3574267   1.179838    -0.30   0.762    -2.669867    1.955013
       lnCI_ |  -.0487584   .0745863    -0.65   0.513     -.194945    .0974281
     lnWAGE_ |   .1990472   .1528808     1.30   0.193    -.1005937    .4986881
    lnSCALE_ |   .2249718   .0825844     2.72   0.006     .0631094    .3868342
       lnCGE |  -.6434658   .6207339    -1.04   0.300    -1.860082    .5731502
         EER |   .0175855    .009643     1.82   0.068    -.0013145    .0364854
        east |    .950682   .3700101     2.57   0.010     .2254756    1.675888
       state |   -.310464   .5923253    -0.52   0.600      -1.4714    .8504723
     private |   .2162926    .552352     0.39   0.695    -.8662975    1.298883

结果  LTFP_   lnCI_  lnWAGE_ 等显著性降低
能否有好心的大神帮忙解答一下

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关键词：XTPROBIT Probit bit Rob xtp

能比较吗

qiangli 发表于 2017-8-30 14:26
能比较吗

不能比较吗？我用的是面板数据，最近在看文献和计量方面的书，发现同样主题，文献中同是面板数据，有直接使用probit，也有使用xprobit的，我看计量的书，对xtprobit没有提及，我很疑惑probit 和 xprobit 的使用前提差异在哪。

chaogaobao 发表于 2017-8-30 17:03
不能比较吗？我用的是面板数据，最近在看文献和计量方面的书，发现同样主题，文献中同是面板数据，有直接 ...

Stata `xt"(probit) 开头的指令有考虑到"固定 (随机) 效果"，例如公司（不随时间改变）的特性，而一般的 probit 则没有，结果当然会不一样！

黃河泉 发表于 2017-8-31 09:19
Stata `xt"(probit) 开头的指令有考虑到"固定 (随机) 效果"，例如公司（不随时间改变）的特性，而一般的  ...

我看到的文献中有截面和面板数据都采用probit，也有少数面板数据采用xtprobit，像采用OLS时，可以通过检验选择混合回归、固定或者随机效应，那对应probit和xtprobit是不是也有判断的方法，选择采用哪个？因为文献上没有提到这点，通常只说因变量是0-1虚拟变量，所以使用probit或者xtprobit

chaogaobao 发表于 2017-8-31 10:35
我看到的文献中有截面和面板数据都采用probit，也有少数面板数据采用xtprobit，像采用OLS时，可以通过检验 ...

基本上，你用的若是面板资料，你应该考虑其特性而用 xtprobit 或 xtlogit!

chaogaobao 发表于 2017-8-31 10:35
我看到的文献中有截面和面板数据都采用probit，也有少数面板数据采用xtprobit，像采用OLS时，可以通过检验 ...

多看看书，陈强书上有简单的介绍

楼主，请问你最后是怎么解决的，我也遇到了一样的问题，面板数据用probit和xtprobit出来的结果差别很大，还有个问题是我需要用到工具变量，我只会ivprobit,不知道用xtprobit怎么做工具变量分析，求回答

黃河泉 发表于 2017-8-31 09:19
Stata `xt"(probit) 开头的指令有考虑到"固定 (随机) 效果"，例如公司（不随时间改变）的特性，而一般的  ...

黄老师，您好，我也遇到了这个问题，面板数据用probit和xtprobit出来的结果差别很大，还有就是我需要用到工具变量，我只会ivprobit,不知道用xtprobit怎么做工具变量分析，求回答

黃河泉 发表于 2017-8-31 09:19
Stata `xt"(probit) 开头的指令有考虑到"固定 (随机) 效果"，例如公司（不随时间改变）的特性，而一般的  ...

黄老师，我看到陈强老师的书上说了面板probit无固定效应模型，请问这个要怎么解决呢