内生虚拟变量问题

各位大神们好，小弟我最近在研究一项问题时在回归方面出了问题，我的自变量是虚拟变量，因变量也是虚拟变量，另外还有许许多多连续或者离散或者虚拟的控制变量，但是我的自变量虚拟变量存在内生问题，所以想使用工具变量法解决，我选择的工具变量也是离散变量：说普通话的水平（12345从低到高），据我所知，ivprobit与ivreg都是适用于自变量是连续变量的情况的，而ssm指令那篇论文我也看了，他的控制变量也得是离散变量，偏偏我的控制变量里面是要有连续变量的，所以请教该使用什么命令来解决这一问题呢？请大神们详细说说，非常感谢！

翅膀爱情 发表于 2017-12-17 15:22
求教，有没有比较了解ssm命令或者cmp命令的大神？

cmp 的指令大致像這樣：

1. cmp (x_d = z_d x1 x2) (y = x_d x1 x2),
   
2. indicators($cmp_probit $cmp_probit)

复制代码

你的迴歸為 y (dummy) 對 x_d x1 x2 但 x_d (dummy) 為內生變量，工具變量為 z_d。  

看起来应该是用 ivprobit (因为被解释变量是 discrete)。

我之前看过一篇论文被解释变量和解释变量都是二值的，他选择连续的工具变量做解释变量的工具变量，应该不是单纯的之前的工具变量方法，具体的我忘记了是啥，后来我嫌学起来比较麻烦，就做了一个按照普通的连续变量为内生变量的工具变量，只当一个稳健性检验。后面主要处理内生性的方法用的PSM，虽然感觉也不能完全控制内生性

黃河泉 发表于 2017-12-15 17:41
看起来应该是用 ivprobit (因为被解释变量是 discrete)。

Maximum likelihood estimation of endogenous switching and sample selection models for binary, ordinal, and count variables这篇介绍ssm的文章说了，Stata has several commands ([R] ivreg,[R] ivprobit, [R] ivtobit) for ML estimation of models with continuous endogenous regressors，所以不适用哈，只适用于连续内生自变量的

翅膀爱情 发表于 2017-12-15 19:37
Maximum likelihood estimation of endogenous switching and sample selection models for binary, ordi ...

看不懂你在说什么？

黃河泉 发表于 2017-12-16 08:48
看不懂你在说什么？

就是说ivprobit是适用于内生自变量是连续变量情况的，而不是虚拟或者离散变量

翅膀爱情 发表于 2017-12-16 09:13
就是说ivprobit是适用于内生自变量是连续变量情况的，而不是虚拟或者离散变量

不是这样吧？这边的重点应该是因变量 (被解释量是虚拟/离散变量)，至于内生的自变量或解释变量是否连续或离散基本上都是可以的！

黃河泉 发表于 2017-12-16 10:36
不是这样吧？这边的重点应该是因变量 (被解释量是虚拟/离散变量)，至于内生的自变量或解释变量是否连续或 ...

不行啊，ivprobit当初介绍的时候是适用于自变量是连续变量情况的

翅膀爱情 发表于 2017-12-17 08:57
不行啊，ivprobit当初介绍的时候是适用于自变量是连续变量情况的

My apology. 我刚刚重新简单看了一下 (help) ivprobit 的说明，的确是只适用于连续变量 (我以前从来没注意过，因为我从来没用过该指令)

1. By default, ivprobit uses maximum likelihood, but Newey’s (1987) minimum chi-squared (two-step) estimator can be requested. Both estimators assume that the endogenous covariates are continuous and so are not appropriate for use with discrete endogenous covariates.

复制代码