互助问答第429期：关于oprobit的问题

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”。

往期回顾：

互助问答第428期：关于回归模型中变量相关的问题

如果您在计量学习和实证研究中遇到问题，有三条途径可以到达我们手里：一是请及时发到邮箱szlw58@126.com；二是加入论文导向计量群（现有10个群）；三是直接在微信公众号平台后台留言。专业委员会有40多名编辑都会看，您的问题会得到及时关注！请您将问题描述清楚，任何有助于把问题描述清楚的细节都能使我们更方便地回答您的问题，提问细则参见：实证研究互助平台最新通知（点击文末阅读原文查看详情）

如果您想成为问题解答者，在帮助他人过程中巩固自己的知识，请发邮件至szlw58@126.com（优先）或给本公众号留言或加微信793481976给群主留言，我们诚挚欢迎热心的学者和学生。具体招募信息请参见：实证研究互助平台志愿者团队招募公告

鲜活的事例更有助于提高您的研究水平，呆板的教科书让人生厌。如果您喜欢，请提出您的问题，也请转发推广！

（欢迎转发，欢迎分享；转载请注明出处，引用和合作请留言。本文作者拥有所有版权，原创文章最早发表于“学术苑”。任何侵权行为将面临追责！）

学术指导：张晓峒老师 Ben Lambert

本期解答人：中关村大街

编辑：陈孜晗

统筹：左川 易仰楠

技术：刘子瑗