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heckman两步法结果不一样
vipxiangyu
5932 6
2019-01-16
Probit model with sample selection              Number of obs     =        760
                                                      Selected    =        270
                                                      Nonselected =        490

                                                Wald chi2(10)     =      79.86
Log likelihood = -443.7383                      Prob > chi2       =     0.0000

------------------------------------------------------------------------------
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
loan         |
     officer |    .568448    .216995     2.62   0.009     .1431456    .9937504
       lninc |   .2399765   .0645562     3.72   0.000     .1134488    .3665043
       risk3 |  -.8733518    .491931    -1.78   0.076    -1.837519    .0908153
       risk2 |  -.6673283   .3032776    -2.20   0.028    -1.261742   -.0729151
         dis |   .0732795   .0411076     1.78   0.075    -.0072899    .1538489
       finit |  -.6071328   .3255089    -1.87   0.062    -1.245119     .030853
       total |   .0630384    .041737     1.51   0.131    -.0187646    .1448414
        land |      .0039   .0024964     1.56   0.118    -.0009928    .0087929
         age |  -.0264736    .010826    -2.45   0.014    -.0476923    -.005255
         sex |   .3418516   .4092382     0.84   0.404    -.4602405    1.143944
       _cons |  -.0563996   .5127333    -0.11   0.912    -1.061338    .9485393
-------------+----------------------------------------------------------------
need         |
     officer |   .6972992   .1438156     4.85   0.000     .4154259    .9791725
       labor |  -.0323313   .0495062    -0.65   0.514    -.1293616     .064699
       lninc |   .2286047   .0486889     4.70   0.000     .1331763    .3240331
       risk3 |  -.4618244   .2125119    -2.17   0.030    -.8783399   -.0453088
       risk2 |  -.4379167   .1409411    -3.11   0.002    -.7141563   -.1616772
         dis |   .0419743   .0143208     2.93   0.003      .013906    .0700425
       finit |  -.4281675    .179611    -2.38   0.017    -.7801986   -.0761364
       total |    .093889   .0384997     2.44   0.015     .0184309     .169347
        land |   .0019346   .0005364     3.61   0.000     .0008833    .0029859
         age |  -.0328786   .0055133    -5.96   0.000    -.0436845   -.0220727
       _cons |   .4135913    .344732     1.20   0.230     -.262071    1.089254
-------------+----------------------------------------------------------------
     /athrho |   2.007203   1.750495     1.15   0.252    -1.423705     5.43811
-------------+----------------------------------------------------------------
         rho |   .9645329   .1219679                     -.8903693    .9999622
------------------------------------------------------------------------------
LR test of indep. eqns. (rho = 0):   chi2(1) =     0.86   Prob > chi2 = 0.3541

这是heckprobit两阶段结果。
Probit regression                               Number of obs     =        270
                                                LR chi2(10)       =      27.44
                                                Prob > chi2       =     0.0022
Log likelihood = -55.023243                     Pseudo R2         =     0.1996

------------------------------------------------------------------------------
        loan |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     officer |  -.0101685   .3168674    -0.03   0.974    -.6312171    .6108802
       lninc |   .1541903   .1240875     1.24   0.214    -.0890168    .3973975
       risk3 |  -.7342284   .4671587    -1.57   0.116    -1.649843    .1813857
       risk2 |  -1.235288   .5634441    -2.19   0.028    -2.339618   -.1309578
         dis |   .0994858   .0589443     1.69   0.091     -.016043    .2150145
       finit |  -.7385638   .5347821    -1.38   0.167    -1.786717    .3095899
       total |  -.0092963   .0744081    -0.12   0.901    -.1551335     .136541
        land |   .0054431   .0041149     1.32   0.186    -.0026219    .0135081
         age |   .0047476   .0142497     0.33   0.739    -.0231813    .0326764
         sex |   .8324979   .5012719     1.66   0.097     -.149977    1.814973
       _cons |   .2933866   1.012144     0.29   0.772     -1.69038    2.277153
------------------------------------------------------------------------------
Note: 0 failures and 8 successes completely determined.

请问在使用两阶段时，p值（0.35）明明说明不存在选择性偏差，为什么单独做probit第二步时，回归出来的结果和两阶段的不一样呢？



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nice生活圈
2019-1-16 17:53:15
您好，如果您的求助没有解决，请到项目交易发布需求，会有更快更专业的用户帮助您 https://bbs.pinggu.org/prj/
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麒零_之恋
2019-1-17 01:42:00
vipxiangyu 发表于 2019-1-16 12:53
Probit model with sample selection              Number of obs     =        760
                     ...
没有命令怎么帮你
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vipxiangyu
2019-1-17 01:52:14
麒零_之恋 发表于 2019-1-17 01:42
没有命令怎么帮你
你好，两阶段的是heckprobit loan officer lninc risk3 risk2 dis finit total land age sex，select（need=officer labor lninc risk3 risk2 dis finit total land age）。
probit就是直接找到那270个数据回归了，probit loan officer lninc risk3 risk2 dis finit total land age sex。谢谢。
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麒零_之恋
2019-1-17 16:23:35
vipxiangyu 发表于 2019-1-16 12:53
Probit model with sample selection              Number of obs     =        760
                     ...
虽然我没有了解你的数据，我猜测你的问题是这样产生的。<br>
need表示loan是否观察得到，作为heckman两步法中probit回归的y。<br>
而你的probit直接回归，y是loan。<br>
显然need与y不是同一个东西。
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vipxiangyu
2019-1-17 17:07:56
麒零_之恋 发表于 2019-1-17 16:23
虽然我没有了解你的数据，我猜测你的问题是这样产生的。
need表示loan是否观察得到，作为heckman两步法中 ...
抱歉，打扰到你了。直接probit的y是loan，两步法中第一步probit的y是need，但第二步probit的y是loan啊。probit的样本量是need的，两步法的样本量是全部样本，不知道问题在哪里。。。。
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