Mô hình probit đa biến

Xét một mô hình probit đa biến, MVP (Multivariate probit models) với M kết quả đầu ra sau: $$y_{im}^* = \beta _m^/{X_{im}} + {\varepsilon _{im}}\begin{array}{ccccccccccccccc},&{m = 1,…,M}\end{array}$$ Ở đây: $${y_{im}} = \left\{ \begin{array}{l}1\begin{array}{ccccccccccccccc},&{y_{im}^* > 0}\end{array}\\0\begin{array}{ccccccccccccccc},&{y_{im}^* \le 0}\end{array}\end{array} \right.$$ Mô hình MVP có cấu trúc tương tự mô hình hồi quy dường như không liên quan, SUR (Seemingly Unrelated Regression), ngoại trừ việc các biến phụ thuộc dạng nhị phân. Tương tự như mô hình SUR thì các biến giải thích ở mỗi phương trình không nhất thiết là giống nhau hoàn toàn. Một trong những kỹ thuật phổ biến được sử dụng để ước lượng mô hình MVP …