请问如何处理probit 模型的内生性

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连老师好：
我用一个年度的截面数据做持久收入对住宅选择的影响的论文。估计出了持久收入，但在测算中可能存在统计误差，并导致内生性问题，所以我用ivprobit 命令处理内生性问题，回归命令如下：
ivprobit OWN   P_INC P OCF IMG  (P_INC= J_TRAIN M_PARTY WU_TYPE EMP_SOE)
其中，own代表住宅权属，P_INC代表持久收入
以上只是举个例子，实际回归中有更多的变量，但无论怎样改变工具变量回归结果总是显示存在自相关
Fitting exogenous probit model
note: PERM_INC dropped because of collinearity
Iteration 0:   log likelihood = -3148.7509
Iteration 1:   log likelihood = -3072.8955
Iteration 2:   log likelihood = -3072.6014
Iteration 3:   log likelihood = -3072.6014
regressor dropped by probit; using 2SLS for initial values instead
could not find initial values

请问连老师， 在这个模型中是不是不能用ivprobit命令检验内生性问题，那么又如何检验这个截面数据的probit 模型中可能存在的内生性问题呢？
谢谢您，祝元宵节快乐！

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关键词：Probit 内生性 Rob bit Collinearity 模型 Probit 内生

实在抱歉，我对这个问题不是很熟悉，因此也就未在视频中涉及。
你可以尝试通过Google学术搜索找找答案，或者到STATA的FAQ部分搜索一下。