在stata中面板logit模型怎么使用工具变量法

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RT，基础回归用的面板logit模型（y和x均为虚拟变量），已经为x找到两个IV，请问面板logit的工具变量法对应命令是什么？据我所知2sls和gmm（都是基于线性假设，貌似不能用），此外还有ivprobit（但貌似要求x必须是连续变量），跪求高人解答！

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请问解决了吗，怎么处理面板logit的内生性呢。工具变量用2SLS可以吗

同问该问题，期盼高手回答

在Stata中处理面板数据的Logit模型并使用工具变量法确实存在一些限制，因为标准的2SLS和GMM方法假设因变量是连续的，而IVProbit虽然可以处理二元因变量的情况，但要求内生解释变量也是连续的。对于你的问题（其中x是一个虚拟变量），Stata中并没有直接的方法来实现面板Logit模型中的工具变量法。

然而，你可以尝试使用`xtivreg2`命令作为一个替代方案。虽然这个命令主要设计用于线性面板数据模型，并假设所有解释变量都是内生的或至少一个解释变量是内生的，但是它提供了进行第一阶段回归和第二阶段估计的功能，这在某种程度上类似于工具变量法。

由于你的x是一个虚拟（二元）变量，而你有它的两个工具变量，你可以尝试以下步骤：

1. **第一阶段**：使用`xtreg`或`xtivreg2`命令对你的内生变量x进行回归。你需要将两个工具变量作为额外的解释变量。
   
   ```stata
   xtivreg2 x (z1 z2), fe robust
   ```
   
   这里，x是你的内生虚拟变量，而z1和z2是你的工具变量。

2. **第二阶段**：在第一阶段中得到预测的x值（`pred_x`），然后用它作为解释变量进行Logit回归。
   
   ```stata
   predict pred_x, xb
   xtlogit y pred_x [其他控制变量], fe robust
   ```
   
   请注意，这种方法并不是严格意义上的面板Logit模型工具变量法的实现，而是试图通过两步过程来解决内生性问题。此外，在预测x值时使用的是线性预测（`xb`选项），而不是logit模型的非线性预测。

另一种可能的方法是尝试找到一个连续的变量作为你的虚拟解释变量x的工具变量，并采用`ivprobit`命令，但这取决于你数据的具体情况以及是否可以合理地找到这样的工具变量。

在处理这类问题时，请务必考虑理论背景和实证方法的选择，确保所选方法适合于你的研究设计。

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