stata应用高级培训教程 Stata_III-5_Discrete_Choice_Model.pdfVIP

离散选择模型  二项选择模型  排序选择模型  多项选择模型 1 《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所王群勇 几类特殊因变量模型  离散选择案例  是否买车  选择逛附近5 家中的哪一家超市  对产品售后服务态度的满意度：差、一般、好 2 《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所王群勇 二项选择模型：线性概率模型 ——参数的经济含义  Linear Probability Model ：y = x β+ u i i i y x βu i i i E (y ) x β i i p ,y 1  i i P (y )  E (y ) p i i i 1p ,y 0  i i 3 《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所王群勇 案例——妇女就业问题 例(Sec 20.1, P187) ：文件：mroz.raw 考察影响妇女就业的因素。模型设定为： Inlf = β0+β1nwifeinc+β2educ + β3exper + β4exper2+ β5age + β6kidslt6 + β7kidsge6 + u 其中的变量定义为：Inlf ：是否参加工作；nwifeinc ：家庭中其 他的收入来源（千美元）；educ ：接受教育的年数；exper ：工龄；age ：年龄；kidslt6 ：年龄小于6 岁的孩子的个数； kidsge6 ：年龄在6~18 岁的孩子的个数； 1. 估计上述模型； 2. 教育、家庭其他收入对就业概率的边际影响； 3. 预测每名妇女就业的概率。 4 《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所王群勇 案例——教学方法 例(AOSISAE, P186) ：新教学方法的绩效（grade）。Spector and Mazzeo （1980）考察了一种新的教学方法对改善学生成 绩的影响。模型设定为： Grade = β0+β1PSI + β2 GPA + β3 TUCE + u 其中，Grade=0 ，成绩没有改善；1: 成绩得到了提高； PSI ：是否参加新的教学方法试验； GPA ：Grade Point Average ； TUCE ：学前考试成绩； 1. 估计上述模型； 2. 在PSI=0和PSI=1 时，GPA对成绩改善概率的影响； 5 《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所王群勇 二项选择模型：线性概率模型 ——线性概率模型的局限  缺陷： 1. 变量的影响为常数 2. 预测的概率值不一定落在[0，1] 3. 存在异方差：var(yi)=pi*(1-pi)  案例：利