Bivariate probit in stata forex

BIOPROBIT: módulo Stata para regressão probit ordenada bivariada Ao solicitar uma correção, mencione por favor estes itens handle: RePEc: boc: bocode: s456920. Veja informações gerais sobre como corrigir material no RePEc. Para questões técnicas sobre este item, ou para corrigir seus autores, título, resumo, informações bibliográficas ou download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se você é autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, recomendamos que o faça aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item que estamos incertos sobre. Se as referências estiverem totalmente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item que está presente no RePEc, mas o sistema não tiver vinculado a ele, você pode ajudar com este formulário. 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Você precisa especificar totalmente qual margem você está pensando para obter um efeito marginal sensível. Tente calcular o efeito marginal de X usando previsões após seu - biprobit - e depois do comando escrito pelo usuário. Por exemplo, você pode querer calcular o probatório condicional de Y1 dado X1 menos o prob cond de Y1 dado X0, deixando X1 e X0, por sua vez, para cada observação e, em seguida, calculando a média sobre as observações. Dxx () g wasxx substituir x1 prever p1a, p11 prever p1b, p10 prever p1c, p01 prever p1d, p00 g p1p1a / (sx) P1ap1c) substituir x0 prever p0a, p11 prever p0b, p10 prever p0c, p01 prever p0d, p00 g p0p0b / (p0bp0d) substituir xwasx gota wasx g dpp1 - p0 su dp Em Seg, Fev 1, 2010 at 9:57 AM, Paula Albuquerque lthidden e-mail gt escreveu: gt Olá. Gt Estou investigando o efeito de uma variável dicotômica X sobre uma variável dicotômica gt Y. Há um problema de endogeneidade potencial. Gt I estimou um biprobit (uma equação com Y como variável dependente e gt outra equação com X como a variável dependente) e mfx depois disso. Gt Portanto, obtenho o efeito marginal da variável X. gt I também experimentou o probit simples e obteve o efeito marginal usando mfx. Gt Um probit de comutação foi estimado com um programa stata usando ML (meu co-autor gt escreveu o programa) porque eu acho que não há comando para isso. (Uma equação de gt para Y se X1, outra para Y se X0, e outra para X). A fim de obter o efeito de X em Y, o programa calcula o efeito do tratamento médio gt. Gt gt Meu problema é o efeito marginal de X é bastante semelhante usando um probit ou um gt biprobit (0,122 e 0,127). No entanto, o efeito médio do tratamento obtido com o probit de mudança é muito maior (0,468). Isso é razoável Gt significa que algo está errado gt gt Eu realmente seria muito grato se alguém poderia me ajudar neste gt gt Paula Mateus Abrir este post na visão threaded Conteúdo do relatório como Inadequado RE: st: efeitos marginais em biprobit e tratamento médio Efeito na mudança probit Caro Austin Nichols, Obrigado pela sua resposta Vou seguir a sua sugestão. Desculpe por minha ignorância, mas você poderia me dizer por que mfx não é apropriado Obrigado. Paula ----- Mensagem Original ----- De: email escondido mailto: email escondido Em Nome De Austin Nichols Enviado: segunda-feira, 1 de Fevereiro de 2010 18:03 Para: email escondido Assunto: Re: st: Efeitos marginais em biprobit e efeito de tratamento médio na troca de probit Paula Albuquerque lthidden e-mail gt: - mfx - não é realmente apropriado (e - margins - se recusará a participar). Você precisa especificar totalmente qual margem você está pensando para obter um efeito marginal sensível. Tente calcular o efeito marginal de X usando previsões após seu - biprobit - e depois do comando escrito pelo usuário. Por exemplo, você pode querer calcular o probatório condicional de Y1 dado X1 menos o prob cond de Y1 dado X0, deixando X1 e X0, por sua vez, para cada observação e, em seguida, calculando a média sobre as observações. Dxx () g wasxx substituir x1 prever p1a, p11 prever p1b, p10 prever p1c, p01 prever p1d, p00 g p1p1a / (sx) P1ap1c) substituir x0 prever p0a, p11 prever p0b, p10 prever p0c, p01 prever p0d, p00 g p0p0b / (p0bp0d) substituir xwasx gota wasx g dpp1 - p0 su dp Em Seg, Fev 1, 2010 at 9:57 AM, Paula Albuquerque lthidden e-mail gt escreveu: gt Olá. Gt Estou investigando o efeito de uma variável dicotômica X sobre uma variável dicotômica gt Y. Há um problema de endogeneidade potencial. Gt I estimou um biprobit (uma equação com Y como variável dependente e gt outra equação com X como a variável dependente) e mfx depois disso. Gt Portanto, obtenho o efeito marginal da variável X. gt I também experimentou o probit simples e obteve o efeito marginal usando mfx. Gt Um probit de comutação foi estimado com um programa stata usando ML (meu co-autor gt escreveu o programa) porque eu acho que não há comando para isso. (Uma equação de gt para Y se X1, outra para Y se X0, e outra para X). A fim de obter o efeito de X em Y, o programa calcula o efeito do tratamento médio gt. Gt gt Meu problema é o efeito marginal de X é bastante semelhante usando um probit ou um gt biprobit (0,122 e 0,127). No entanto, o efeito médio do tratamento obtido com o probit de mudança é muito maior (0,468). Isso é razoável Gt significa que algo está errado gt gt Eu realmente seria muito grato se alguém poderia me ajudar neste gt gt Paula Mateus Abrir este post na exibição threaded Reporte Conteúdo como Inadequado Re: st: efeitos marginais em biprobit e tratamento médio Efeito na mudança probit Este post não foi aceito pela lista de discussão ainda. Em resposta a este post por Austin Nichols Im estimando o efeito de uma variável dicotômica endógena y2 sobre uma variável dicotômica y1 usando um modelo biprobit recursivo: biprobit (y1x y2) (y2x z) Onde z é a restrição de exclusão. Eu estou interessado no efeito marginal de y2 em y1, o que eu acho que é: Eu fiz o que Austin Nichols sugeriu neste segmento (ou seja, o problema condicional de Y11 dado y21 menos a probabilidade condicional de Y11 dado y20, deixando y21 e y20 por sua vez Para cada observação, e depois a média em relação às observações). Além disso, eu segui os procedimentos sugested por ele neste arquivo: stata / meeting / chicago11 / materials / chi11nichols. pdf margens, dydx (y2) prever (pmarg1) força Eu acho que este último é correto para estimar o que eu preciso. No entanto, obtenho resultados muito diferentes de ambos os procedimentos (no primeiro caso, um efeito marginal de 0,08 vs um efeito marginal de 0,45 usando a segunda via). Qual é a diferença entre ambos os procedimentos É suposto que eles estimam o mesmo efeito Uma pergunta final é se biprobit é bem adequado para estimar o seguinte: biprobit (y1x y2 xy2) (y2x z) Isto é, se houver qualquer problema quando um O termo de interação entre a variável endógena y2 e um x contínuo é adicionado. Gostaria de estimar o efeito da cobertura de seguro de saúde sobre o tipo de prestador de cuidados de saúde escolhido - público ou privado - na última doença usando uma amostra representativa nacional de pessoas em País X. No País X, a cobertura do seguro de saúde é dependente da ocupação das pessoas, isto é, os funcionários públicos participam do regime de seguro de saúde dos funcionários públicos, os trabalhadores do setor privado participam do esquema de saúde dos trabalhadores do setor privado e os pobres / O governo local) são elegíveis para participar no regime de seguro de saúde social pró-pobres. Apesar da disponibilidade destes regimes, uma proporção considerável (60) ainda não seguro de saúde. Devido a isso, há razões para acreditar que a participação do seguro é potencialmente endógena. Falhar em controlar a endogeneidade geraria estimativas tendenciosas sobre o efeito da cobertura do seguro de saúde no tipo de provedor. Como meu resultado (tipo de provedor: público / privado) e variável potencialmente endógena (segurado: sim / não) são binários, usei o modelo probit bivariado aparentemente não relacionado (comando biprobit em Stata). Minha leitura da documentação é que biprobit pode ser usado como uma abordagem variável instrumental quando tanto o resultado como o regressor endógeno são binários. I conjuntamente estimado estes dois modelos providiinsurediagei. Provincei epsilon1 insuredijobtypeiagei. Provincei epsilon2 usando o seguinte comando Stata: svy: biprobit (providinsured i. agecat. I. province) (insuredi. agecat. I. province i. rjob) Nesta saída, pode-se ver que rho, que é a correlação entre epsilon1 e Epsilon2 não é significativo (t 0,38, p 0,70). Tenho as seguintes questões de interpretação: É correto concluir que não existe evidência de que o seguro seja endógeno neste caso Cameron e Trivedi (2009) afirmam que no modelo biprobit não-SUR, se rho0, então o modelo conjunto colapsa Em dois modelos separados para provedor e segurado. No caso do biprobit SUR que eu usei, posso relatar os resultados de um modelo probit regular em vez dos resultados do probit bivariado que eu encaixe Cameron AC, Trivedi PK. Microeconometria Usando Stata. College Station, TX, EUA: Stata Press 2009.