目录

1. 简介

1.1 什么是两部分模型？

在实证分析的过程中，我们经常会遇到混合型 (离散-连续) 随机变量，这类变量往往有如下基本特征：(1)  ≥ 0，(2)  = 0。换句话说，该类变量往往由大量的  值与大于  的值组成。由于大量  值的存在，单一的指数模型往往无法对这类数据进行较好地拟合。为此，我们需要借助于两部分模型 (Two-part models) 对该类数据进行处理。

具体而言，两部分模型借助一个二元选择模型获得观测值为零值的概率。随后，以观测到正值为条件。一个合适的回归模型被应用于拟合正值。在本篇推文中，我们介绍了 twopm 命令，该命令可被应用于估计两部分模型。同时，借助该命令，我们也能够计算使用两部分模型得出的预测值与边际效应。