“受限因变量”回归中的概念。

多谢版主指点, 但不知道如何计算ordered logit model的inverse mills ratio? 期待进一步点拨, 再次感谢!

你的受限因变量模型是什么样的？

谢谢版主, 这么快就回复了. 没太看懂你的问题. 我打算是这样的, 主要是想estimate一个ordered logit model:

ologit y x1 x2-xn              (1)

我关心的是x1, 但因为x1本身可能有endogeneity, 而其又是一个ordinal measure (x1=1,2,3,4), 我就想再estimate另外一个ordered logit model来处理可能的selection bias:

ologit x1 z1-zn                 (2)

打算是用equation (2)来计算inverse mills ratio, 然后将算出的lambda1, lambda2, lambda3加入equation (1), 来estimate:

ologit y x1 x2-xn lambda1 lambda2 lambda3                  (3)

不知说清楚了没有? 再次万分感谢!

个人感觉，inverse mills ratio不是处理上述问题的，而是处理“受限因变量回归”的。

我在学heckman两步法，能推荐那本书介绍这个模型吗？

3# sungmoo
谢谢啦，帮我了大忙，赞一个

thanks!

学习

有帮助，谢谢

有帮助

非常感谢，很有用

很有帮助~~~

请问楼主，这个变量“inverse mills ration"的真实含义是什么？具体在什么情况下用到？主要克服或者解决了什么问题？因为我在2SLS中看到了这个变量，它主要是解决模型的内生性问题吗？另外，它是不是只能用于离散选择模型？谢谢！

受教了

借帖请各位大神一个 问题：   在heckit方法里，将求得的inverse mills ratio 放入回归中 来矫正选择偏差；想请教的是 除了这个用处之外， inverse mills ratio 在一篇工资性别差异分解中，作者“考虑选择性偏差之后，我们不能对观察到的性别工资差距直接进行分解，而应该对纠正了选择偏差之后的工资差距进行分解④ （ ④ 公式为男女收入对数差减去男女的反Mills 比率之差。 ） ”    inverse mills ratio 还可以直接做差？ 求教！！

什么文献？

宁光杰的 "中国的工资性别差距及其分解"
  
还有个问题想请教您 heckman二步法得出的结果的解释问题：


Heckman selection model -- two-step estimates   Number of obs      =      3535
(regression model with sample selection)        Censored obs       =      1850
                                                Uncensored obs     =      1685

                                                Wald chi2(8)       =      4.24
                                                Prob > chi2        =    0.8352

------------------------------------------------------------------------------
        lnwm |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lnwm         |
      gender |          0  (omitted)
         age |  -.0045878   .0298317    -0.15   0.878    -.0630568    .0538811
        educ |  -.1627013   1.072416    -0.15   0.879    -2.264597    1.939195
         exp |  -.0610294   .2881453    -0.21   0.832    -.6257838     .503725
      nature |  -.0741592   .3549668    -0.21   0.835    -.7698814     .621563
       scale |  -.0258204   .3134594    -0.08   0.934    -.6401894    .5885487
          gh |   .1407341   .3485243     0.40   0.686     -.542361    .8238292
          hk |   1.772503   6.053042     0.29   0.770    -10.09124    13.63625
        exp2 |  -.0000402   .0007219    -0.06   0.956    -.0014551    .0013747
       _cons |    12.5454   48.40333     0.26   0.795    -82.32338    107.4142
-------------+----------------------------------------------------------------
select       |
        educ |   .0391352   .0071362     5.48   0.000     .0251485    .0531219
         exp |   .0100463   .0017164     5.85   0.000     .0066823    .0134103
          hk |    -.22096   .0524114    -4.22   0.000    -.3236844   -.1182356
       _cons |  -.5260605   .0887675    -5.93   0.000    -.7000416   -.3520794
-------------+----------------------------------------------------------------
mills        |
      lambda |  -10.20307   42.50667    -0.24   0.810    -93.51462    73.10847
-------------+----------------------------------------------------------------
         rho |   -1.00000
       sigma |  10.203073
------------------------------------------------------------------------------

系数是看上边的一大部分吧？从下边select里的这几项能得到什么呢？或者说select部分的数据结果怎么解释？我不太明白，求指教，谢谢！

我知道了，select项是用来解释就业选择方程的对吧~~赶脚自己好笨。。

继续求教：结果里P>|z| 肿么都这么大呢。。这岂不是都不显著。。在ols里还有不少显著的呀，请问这到底是哪里出问题了呢？

我也不是太懂啊
他应该是把逆米尔斯比率直接当成了一个变量，然后分解

对理解heckman模型帮助很大，谢谢

mark 回头看看

请问您最后的逆米尔斯是怎么计算出来的呢   谢谢