论文研究 - 基于Stata软件的面板数据双变量动态Probit模型中因果关系的估计：技术评论
为了评估二元经济结果之间的因果关系，我们考虑对面板数据的双变量动态概率模型进行估计，该模型具有特殊性，可以说明动态过程的初始条件。 由于似然函数的难解形式是二维积分，因此我们使用一种近似方法：自适应高斯-赫尔姆特正交方法。 为了提高方法的准确性并减少计算时间，我们推导了对数似然度和被积数的Hessian的梯度。 估计方法已使用Stata软件的d1方法实现。 我们通过应用模拟数据集对我们的估算方法进行了实证验证。 我们还分析了正交点数量对估计和估计过程持续时间的影响。 然后，我们得出结论，当在模拟数据集上超过16个正交点时，估计系数的相对差异约为0.01％，但计算时间呈指数增长。
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