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2015-05-18
我的理解是cross section的数据如果60%都是0,其余为正,取对数以后勉强是truncated normal,那么一般的tobit,double hurdle模型都不能用了把。大家怎么看?
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2015-5-18 08:16:56
tobit可以,关键你要找到一篇类似数据结构的top期刊论文做背书
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2015-5-18 08:40:46
tobit可以啊
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2015-5-18 08:41:21
有三四篇是这样的。想做一个类似的题,然后仔细研究了一下tobit,double hurdle此类模型,发现其都是建立在正态分布的假设条件上,如果不正态,一般文献用boxcox转换。但是对于太多0的数据,即使用boxcox,也根本不可能把它转换成正态,因为0的那块概率累积密度太大。所以我个人觉得之前人直接就套用tobit类模型欠妥。这些大多是二流期刊的文章。对于一流期刊,很多文章0只占到了10%到20%,感觉用这类tobit就比较合理了。
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2015-5-18 09:37:46
理解了,double hurdle可以,tobit依然不行。
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2015-5-18 15:22:37
tobit是指潜变量正态分布
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