递归的双变量probit模型的stata命令是什么？比如二元被解释变量为y1，内生的二元变量为t1，x1和x2是其他外生协变量，iv1为内生二元解释变量的工具变量，那么，递归双变量probit模型是否可以写为：biprobit (t1=x1 x2 iv1)(y1=t1 x1 x2), 我 不确定这样写，是否正确？我试着回归了一下，发现该命令回归出来的结果显示是 Seemingly Unrelated Bivariate Probit（SUBP模型），并不是RBP（recursive bivariate probit model）模型，所以，想请教老师，以上情况下，正确的stata命令该如何写？
这样写是明显错误的，不明白你这种做法。实际上双变量probit模型是一个包含两个方程的系统方程，即任何一个方程的参数估计必须考虑其他方程提供的信息，如果单独分别估计这两个方程(LIML)，一方面会产生偏误和不一致性，另一方面会降低估计的效率。根据你的情况，递归双变量的probit模型的stata命令可以是eprobit或者cmp， y1是二元被解释变量，内生二元变量为t1，x1和x2是其他外生协变量，x1和x2是其他外生协变量。那么此时方程可以写为 eprobit y1 x1 x2,endog(t1= x1 x2 v1,probit) 此时我们采用的是完全信息极大似然法FIML。当然CMP这个命令也可以做到，你去下载stata的这个外部命令，用处很多，不详细阐述。除此之外，你还可以用控制方程法来估计，也是很简单的。只不过probit模型的残差是广义残差，不像OLS那么简单。
例如
那么它的残差就是
此时相关的命令：
quietly {
g res=.
capture program drop mycf
program mycf, rclass
drop res
probit t1 x1 x2 iv1
est store probit
g XB=_b[x1]*x1+ _b[x2]*x2+ _b[iv1]*iv1
g res=(normalden(XB)/normal(XB))*t1-(1-t1)* (normalden(XB)/normal(-XB)) if e(sample)
probit y1 t1 x1 x2 res
end
bootstrap,reps(1000) seed(367): mycf
outreg2 using “mycf.xls”, dec(3)
如果你没有工具变量在里面的话，实际上似不相关回归就是递归模型的一种特殊情况，这个时候递归双变量的probit模型可以写为 biprobit (t1= x1 x2) (y1=x1 x2 t1)循环结束，需要另起一行，加 }
往期回顾：
互助问答第203期：PSM匹配问题
互助问答第202期：关于DID平行趋势检验问题
互助问答第201期：聚类标准误问题、
互助问答第200期：中介效应的stata操作问题
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