互助问答第178期：MLE估计结果的问题

老师好：

在用MLE方法（比如probit、tobit模型）进行估计时，常常可能遇到在迭代次数内出现convergence not achieved的情况，进一步通过已有结果调整初始值和迭代次数后，估计系数有所改善但依然存在convergence not achieved的情况。这种情况下该如何调整？

另外，MLE估计是渐进无偏的是否可以用估计结果进行实证分析？

你现在的做法也是正确的，通常是可以先得到一个模型结果，然后通过 copy 选项对初始值进行调整。convergence not achieved 提示模型没有收敛，你没有给出详细的数据信息，具体没办法判断。给你如下建议：第一，如果数据数量级差很大，或者表现出偏态，可以考虑将数据取对数之后再试试；第二，先从一个简单的模型出发，看是否可以收敛，然后再逐步加变量，大致判断哪个变量加入会有问题；第三，试试加入 difficult 选项。

MLE 估计方法是渐近无偏，但是如果模型没有收敛，结果也是不可信的。

往期回顾：

互助问答第177期：非线性面板和面板分位数

互助问答第176期：SFA计算和变系数模型操作问题

互助问答第175期 ：关于多时点PSM—DID的问题（2）

互助问答第174期 ：关于多时点PSM—DID的问题

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本期解答人：游万海老师

编辑：杨志媛

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