面板二值选择模型(互助问答第111期:二值模型的估计问题)

老师,您好！我是一名暨南大学的研究生，目前在使用probit模型做回归的时候，遇到一个问题，就是虚拟变量的估计系数大于1.根据我的理解，在Probit模型中，虚拟变量系数的解读一般为，干预组比非干预组进行Y的概率高多少。但是这里大于1的话，意味着高出了100%。这有点不符合实际。还是我理解有问题？请问出现上述结果是否合理？如果合理，如何正确解读？如何不合理，问题可能是出在哪？我的程序和变量已检查没有问题。数据方面，就是干预组的样本明显少于非干预组。

针对你的问题，首先举一个例，用 help probit 后自带的例子来说明：

第一步，看看 mpg 对 foreign 的影响

sysuse auto,clear

probit foreign weight mpg

mfx

第二步，查看 mpg 的描述性统计后，将 mpg 以30为界设定为0-1变量，对 foreign 的影响

此时，mpg1的系数0.233，再求边际效应为0.068

第三步，将mpg以20为界设定为0-1变量，对foreign的影响

此时，mpg2的系数为-1.17，此时的边际效应为-0.279

通过上例可以看出，虚拟变量mpg2对虚拟变量foreign的probit估计系数可能是大于1，也可能小于1，关键看mfx后的系数，即边际效应，该系数不会大于1