Ivprobit的工具变量两阶段回归代码

以下是一个可能的工具变量两阶段回归的ivprobit代码：

use "mydata.dta", clear

* 定义变量
gen double ystar = . 
gen double iv = . 
gen double z = . 

* 第一阶段回归
reg iv x1 x2 x3 x4 

* 存储预测值
predict ivhat, xb 

* 计算y的星号值
gen double ystar = invnorm(ivhat * (1 - 2 * invnorm(iv))) 

* 第二阶段回归
ivprobit y x1 x2 x3 x4 (z = iv) 

* 输出结果
estimates store ivprobit
estimates table ivprobit

在这个代码中，我们首先定义了三个新变量：`ystar`，`iv`和`z`。`ystar`是因变量的潜在值，基于正态分布的假设，它等于因变量在给定协变量下的线性组合的逆标准正态分布累积分布函数。`iv`是我们选择的工具变量，可能与因变量的潜在值相关，但不直接影响因变量。`z`是用于指定工具变量的附加变量，它在第二阶段回归中作为工具变量的一部分。

在第一阶段回归中，我们使用所有的协变量来预测工具变量`iv`。我们使用`reg`命令，但我们可以使用任何其他的回归命令。我们将预测值存储在`ivhat`变量中，以便在第二阶段回归中使用。

接下来，我们计算因变量的潜在值`ystar`，根据上面提到的公式，使用`invnorm()`函数（逆标准正态分布累积分布函数）。

最后，我们在第二阶段回归中使用`ivprobit`命令，指定`z = iv`来使用`iv`作为工具变量的一部分。我们将估计值存储在`ivprobit`中，并使用`estimates table`命令输出结果。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际使用中可能需要根据数据和研究问题进行修改。