关于oprobit的问题
尊敬的老师:
您好!
在写毕业论文的过程中涉及到了ordered probbit模型,使用的是面板cfps数据研究对政府官员的信任度,在回归过程中遇到了以下问题:
1.oprobit在回归时可以加个体固定效应吗,如 xtoprobit y x ..... i.year i. id (id为个体编码)
2.在用reg 和xtoprobit命令分别回归的时候为什么系数的符号会不同
3.如果1中的命令不正确那可以请教一下oprobit在面板数据回归时应该怎么写命令吗?
首先,类似probit的非线性模型中,最好不要直接控制个体固定效应(特别当个体比较多时),这会带来统计上所谓的“incidental parameterproblem”。而xt开头的命令(xtprobit, xtoprobit等)可以使用随机效应估计,但这又施加了比较强的假设。伍德里奇在其高级教科书的第16章中建议将Chamberlain/Mundlak设定引入到这种情况中。具体步骤如下:
1、使用oprobit而不是xtoprobit命令。
2、对每一个自变量,生成一个对应的新自变量。在该新变量中,每个个体的取值是常数,等于该个体原自变量在各年份的均值;不同个体对应不同的均值常数。
3、在oprobit回归中,控制所有的原自变量、新自变量(对于原本就不随时间变化的变量,例如性别,原变量与新变量是完全一样的,只控制一个就好)、时间固定效应(i.year),并且标准误聚类在个体(id)层面。
上述做法本质上近似估计了一个固定效应模型,但有效避免了“incidentalparameter problem”。
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