凡是搞計量經濟的,都關注這個號了
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所有計量經濟圈方法論叢的code程序, 宏微觀資料庫和各種軟件都放在社群裡.歡迎到計量經濟圈社群交流訪問.前些日,咱們圈子引薦了①「實證研究中用到的200篇文章, 社科學者常備toolkit」、②實證文章寫作常用到的50篇名家經驗帖, 學者必讀系列、③過去10年AER上關於中國主題的Articles專輯、④AEA公布2017-19年度最受關注的十大研究話題, 給你的選題方向,受到各位學者歡迎和熱議,很多博士生導師紛紛推薦給指導的學生參閱。
之前,咱們圈子引薦了1.logit和probit模型中的交叉項, 如何求邊際效應,2.一個完整的實證程序, 以logit或ologit為例,3.混合Logit模型跨越標準Logit模型三座大山,4.條件Logit絕對不輸多項Logit,而混合模型最給力,5.隨機係數Logit模型及Stata實現,6.雙重聚類cluster咋做? 線性, logit, tobit可以雙聚類嗎?,7.面板數據中多項logit模型如何估計?各位看過來,8.Clad還是Tobit, 歸併最小絕對偏差, 做Tobit做不好的,9.雙欄模型Hurdle遠超Tobit, 對於歸併數據捨我其誰,10.Truncated或Censored回歸?11.Heckman兩步法是什麼? 及其內生性問題?,12.Heckman模型out了,內生轉換模型掌控大局,13.PSM,RDD,Heckman,Panel模型的操作程序,14.Fractional response模型的幾個命令比較。各位學者可以根據需要,有選擇性地參考以上文章,若有其他疑惑,可以到社群交流討論。
今天,咱們社群給各位學者引薦一份Logit, Probit, Truncated regression, Censored regression(Tobit)和Heckman等模型的軟體操作程序。不過在看下面各個語句之前,需要先了解一下相關概念。
歸併回歸(censored regression)的特點是對於某些觀測數據,被解釋變量被壓縮到一個點上了。此時被解釋變量的概率分布就變成由一個離散點與一個連續分布所組成的混合分布,用OLS來估計,無論使用的是整個樣本,還是去掉離散點後的子樣本,都不能得到一致的估計。Tobin(1958年)提出用MLE估計這個模型,該方法因此被稱為「Tobit」,也稱為「Type I Tobit」或歸併回歸(censored regression)。
Truncated regression與Censored regression有一些不同,其區別在於前者不僅Y看不見,對應的X也看不見了,而後者雖然歸併了Y,但是對應的X能夠看見。Tr的樣本數實際上是減少了,而Cr樣本數實際上並沒有減少。而且Cr是歸併Y,而Tr不僅可以依據Y來刪除樣本,而且有時候依據X來刪除樣本也可能造成OLS的有偏估計。兩者使用的估計方法都是ML,兩者都假定那個擾動項error服從Truncated normal分布,從而Tr依據條件分布概率來構造似然函數,而Cr把似然函數分成兩部分,即p(y*>0) (假設左歸併)和p(y*=0),都構造了一個逆米爾斯比例 λ。
註:下方code可以直接在軟體Stata中成功運行,若需全文可以在社群參看。
留一個問題,margins at means與average margins有什麼區別呢?拓展性閱讀
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