mlogit模型变量回归系数和标准误异常大

使用mlogit模型进行多变量回归时，其中一个变量为1时（0、1表示该变量类别），对应的被解释变量的类别中没有特定的参照组类别（比如回归命令设定的参照组为0，但对应的被解释变量没有这一类别）。
回归命令：mlogit y2 c1 c2 c4 c5 c7 c8,b(0）
问题所在：当c5=1时，y2的取值只有1、2，没有0（没有条件限制时，y2的取值可以为0、1、2三类），在这种回归命令下，c5的回归系数及标准误异常大。
请问这可能是什么原因呢？

	Est.	Std. Err.
C1	1.309	0.845
C2	0.510	0.308
C4	1.500	0.778
C5	590934.335	2.742E+08
C7	0.931	1.149
C8	1.340	1.218
Constant	6.003	8.778
Observations	430
Pseudo R2	0.146

系数大小与选择变量的单位有关，单位变小，系数和标准误都会小一些