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2011-03-31
heckman 用于sample selecting bias问题。也即tobin 2 模型。

举个例子,考察亚洲人勤劳的问题,就不能单用美国亚裔的样本,因为只有吃苦冒险精神的亚裔,才会自我选择(self selection)去美国.

heckman 解决的是sample selection或incidental truncation的问题(来自陈强老师的书P218)

但是我们运行heckman的stata程序时。程序会报告censored obs和uncensoredobs?heckman的第一步是一个choice的过程,第二步是到底是一个truncation还是一个censor的过程?如果是一个censor的过程,dependent variable应该会有很多角点解(比如0),不是很多missing value啊?
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2011-4-2 10:11:04
jqyao 发表于 2011-3-31 19:45
heckman 用于sample selecting bias问题。也即tobin 2 模型。

举个例子,考察亚洲人勤劳的问题,就不能单用美国亚裔的样本,因为只有吃苦冒险精神的亚裔,才会自我选择(self selection)去美国.

heckman 解决的是sample selection或incidental truncation的问题(来自陈强老师的书P218)

但是我们运行heckman的stata程序时。程序会报告censored obs和uncensoredobs?heckman的第一步是一个choice的过程,第二步是到底是一个truncation还是一个censor的过程?如果是一个censor的过程,dependent variable应该会有很多角点解(比如0),不是很多missing value啊?
In this case, it should be classified as truncation.

Actually, you can do it in two step. In the first step, you do a choice model with probit model; and in the second step you do a OLS regression with additional correct term namely inverse mills ratio in it.
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2011-4-3 03:44:48
这个例子是truncation。

一般来说,heckman的第二步一定是一个truncation的过程嘛?
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2011-4-3 11:37:05
jqyao 发表于 2011-4-3 03:44
这个例子是truncation。

一般来说,heckman的第二步一定是一个truncation的过程嘛?
It is called the incidental truncation. The truncation is determined by a non-random (self) selection process. Heckman shows that under normality assumption in a selection process, the truncation can be corrected with OLS in the second step by including a inverse mill's ratio from a probit model in the first step.
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2011-4-3 22:31:06
4# bobguy

非常你的解答!

我明白你的意思,你意思第二步是一个non-random的truncation。
那heckman model跟tobit type 2 模型是一样的吧?我在某本中文书上见过,作者说这两个模型一致。

如果heckman model就是tobit type 2的话。我就不太明白了。
在Amemiya 的advanced econometrics的P384table10.3作者说tobit type2的第二步是一个censor的过程。
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2011-4-3 22:33:03
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