1. 想用12年，14年，16年CFPS面板數(shù)據(jù)做關于家庭創(chuàng)業(yè)的文章，目前存在的一個問題是probit不能估計固定效應，只能用logit進行估計，但是logit會自動剔除3年內沒有發(fā)生創(chuàng)業(yè)的的變量，如圖所示：?

剔除之后樣本量就剩2663戶家庭，和原先要研究的對象不一樣了，不知如何是好？?

另外，若是用probit進行回歸，只有隨機效應模型，使用固定效應還是隨機效應，需要進行Hausman模型檢驗，檢驗之后，顯示P>0，該使用固定效應，那么如果我想用probit進行面板數(shù)據(jù)處理，可否使用命令：probit chuangye index_aggregate gender age edu hunyin health i.year ,也控制了時間固定效應，這樣是否可以用這個命令做面板二值選擇的回歸？?

2. 除此之外，針對面板固定效應分位數(shù)回歸仍然有些困惑：想研究金融發(fā)展對家庭收入不同分位數(shù)上的回歸結果，由于是面板數(shù)據(jù)，直接用命令：xtqreg lnfinc index_aggregate gender age edu hunyin health fml finance lnGDP JR i.year, i(fid) q (.10)?

因為面板數(shù)據(jù)除了縱向比較外，也要進行橫向比較，不同年份的家庭收入分位數(shù)可能會發(fā)生變化，是否應該以12年為基期，考察14，16家庭收入的變化，我想要知道面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸，該命令是否正確？

?我理解你的意思，就是類比 xtreg,fe結果可以利用 reg + dummy variables做出來?，F(xiàn)有Stata 命令 xtprobit 的確是只能估計隨機效應模型，不能處理固定效應模型。雖然你可以通過 probit + dummy variables的方式得到結果，但是我覺得是不妥的，因為這有就假設個體單元間的獨立的，那估計的標準誤會有偏誤。

xtqreg 就是用于估計面板分位數(shù)回歸模型 ，這個命令實現(xiàn)的是條件分位數(shù)模型，它的優(yōu)點是可以處理模型包含內生變量的情形。你寫的命令是正確的，我沒有太明白你的意思。分位數(shù)模型和普通均值模型的區(qū)別是可以研究隨著因變量 y 不同，自變量對因變量的影響。比如 y 為股票價格，那么在不同分位就可以研究在股票市場不同表現(xiàn)時（如 熊市和牛市），自變量對其影響。當然，這個分位是條件分位，不能完全按照這個解釋，但是道理就是這有的。如果要按照這樣的解釋，你可以搜索 findit unconditional quantile， Stata 中已有相關的命令。

往期回顧：

互助問答第176期：SFA計算和變系數(shù)模型操作問題

互助問答第175期 ：關于多時點PSM—DID的問題（2）

互助問答第174期 ：關于多時點PSM—DID的問題

互助問答第173期

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本期解答人：游萬海老師

編輯：楊志媛

統(tǒng)籌：李丹丹

技術：林毅