互助问答第163期：GMM和二值变量问题
1.老师您好！我所用的数据是动态面板，想用系统GMM和差分GMM进行估计，模型为：
Y=a0+a1X1+a2X2+a3X1X2
其中，X1是内生变量，X2为外生变量，X1X2为二者交互项，请问：
由于X1是内生变量，写GMM命令时要将其表述为endogenous(X1，lag())，此时交互项应该如何判定？是否同样需要写成：endogenous(X1X2,lag())，即把交互项也看成是内生变量？还是将其看成是普通的解释变量？望回复，谢谢！
2.因变量为二值变量，自变量为连续变量，那么可用iv-probit估计，但如果自变量为二值变量，看了很多资料多，如果自变量为二值变量，iv-probit便不再适用，我通过资料查到，如果自变量和因变量为二值变量，可以使用eprobit模型进行估计，如下截图
如上截图中的例子，y1是被解释变量，为二值变量0-1，x1-x15是外生协变量，可能对y1有影响，t1是内生协变量，iv1和iv2是t1的工具变量，t1是二值变量0-1，我的目的是想，运用工具变量解决潜在的内生性问题，以估计t1对y1的影响（t1是内生协变量），如何计算t1、 x1-x15 这些协变量对y1的平均边际效应呢？具体的stata命令是什么呢？感谢老师的回答，谢谢。
1.要将交互项X1X2算出来放入命令，
endogenous(X1X2,lag())
2.计算t1、 x1-x15 这些协变量对y1的平均边际效应，具体的stata命令可以用mfx或margins试求边际影响，具体步骤可以调用help查看
往期回顾：
互助问答第161期：相关分析和回归分析的符号以及协变量问题
互助问答第160期：对于159期问题的补充
互助问答第159期：逻辑回归、用虚拟变量做分组回归
互助问答第158期：滚动回归之stata 实现
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