‘壹’ stata中进行probit回归，迭代总是无穷下去不出结果，怎么办
题主的Y变量有四个类型：不付股利，支付现金，回购，和两者结合，所以可以用多项probit回归（Multinomial
probit
regression）。在Stata软件里面使用mprobit命令就可以。具体就是：mprobit
y
x1
x2
x3
x4
‘贰’ 如何用stata做logit和probit模型
在stata命令框中输入help probit就会有你想要的答案。
‘叁’ probit模型stata输入行业哑变量后结果为什么出现omitted
例如，有一串年份数据 id year 001 2001 010 2002 100 2003 110 2004 111 2005 输入命令 tab year, gen(mmy_year) 这样就自动生成了2001至2005的五个虚拟变量 回归命令 reg y x mmy* mmy* 等同于2001至2005的五个虚拟变量，reg命令会自动...7915
‘肆’ 用stata怎么分别得出probit模型被解释变量的两个类别的均值和标准误，以及
probit模型计算后，是得到回归系数和标准误
类别是聚类分析才会用到的术语
‘伍’ 如何用Stata软件做一个多元probit回归,计量经济学
题主的Y变量有四个类型：不付股利，支付现金，回购，和两者结合，所以可以用多项probit回归（Multinomial probit regression）。在Stata软件里面使用mprobit命令就可以。具体就是：mprobit y x1 x2 x3 x4
‘陆’ stata里面什么命令可以对面板数据按时间求均值
首先对面板数据进行声明：
前面是截面单元，后面是时间标识：
tsset company year
tsset instry year
产生新的变量：gennewvar=human*lnrd
产生滞后变量Genfiscal(2)=L2.fiscal
产生差分变量Genfiscal(D)=D.fiscal
一、描述性统计
xtdes ：对Panel Data截面个数、时间跨度的整体描述
Xtsum：分组内、组间和样本整体计算各个变量的基本统计量
xttab 采用列表的方式显示某个变量的分布
二、主要命令和方法
Stata中用于估计面板模型的主要命令：xtreg
xtreg depvar [varlist] [if exp] , model_type [level(#) ]
Model type 模型
be Between-effects estimator
fe Fixed-effects estimator
re GLSRandom-effects estimator
pa GEEpopulation-averaged estimator
mle Maximum-likelihood Random-effectsestimator
主要估计方法：
xtreg： Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models
xtregar：Fixed- andrandom-effects linear models with an AR(1) disturbance
xtpcse ：OLS orPrais-Winsten models with panel-corrected standard errors
xtrchh ：Hildreth-Houckrandom coefficients models
xtivreg ：Instrumentalvariables and two-stage least squares for panel-data models
xtabond：Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator
xttobit ：Random-effectstobit models
xtlogit ：Fixed-effects,random-effects, population-averaged logit models
xtprobit ：Random-effects andpopulation-averaged probit models
xtfrontier ：Stochastic frontiermodels for panel-data
xtrc gdp invest culture e sci health social admin,beta
三、xtreg命令的应用
声明面板数据类型：
*1、面板声明
use FDI.dtar, clear
xtset id year
1.固定效应模型估计：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe
2.随机效应模型估计：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re
3. 最大似然估计Ml：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,mle
Hausman检验究竟选择固定效应模型还是随机效应模型：
第一步：估计固定效应模型，存储结果
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe
est store fe
第二步：估计随机效应模型，存储结果
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re
est store re
第三步：进行hausman检验
hausman fe re
对于固定效应模型的异方差检验和序列相关检验：
xtserial xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp
异方差检验：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe
xttest3 (Modified Wald statistic for groupwise heteroskedasticity in fixedeffect model)
随机效应模型的序列相关检验：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re
xttest1
xttest1用于检验随机效应(单尾和双尾) 、一阶序列相关以及两者的联合显着
检验结果表明存在随机效应和序列相关，而且对随机效应和序列相关的联合检验也非常显着
可以使用广义线性模型xtgls对异方差和序列相关进行修正：
xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(hetero)，修正异方差
xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(correlated)，修正依横截面而变化的异方差
xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(hetero) corr(ar1)，修正异方差和一阶序列相关ar(1)
‘柒’ 我要用Biprobit模型估计信贷约束的程度，在STATA中怎么输入命令进行系数估计
biprobit模型中 两个式子的解释变量应该是相同的。你的biprobit 模型设定有些问题，你看看下面的模型是否可行：
y1=1{a1+b1*x1+c1*x2+u1>0}
y2=1{a2+b2*x1+c2*x2+u2>0}
上面模型中符号的意义和你前面的类似,u1和u2是相互关联的随机扰动项。这个模型在stata中可算：
菜单：statistics -> binary outcomes -> bivariate probit regression
出现2个dependent variable：分别填入 y1,y2 两个哑变元
下面的independent variable: 放入相应的x1,x2