楼主: 陶雯岩
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[回归分析求助] movestay命令 [推广有奖]

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楼主
陶雯岩 发表于 2015-4-23 10:45:06 |AI写论文
1论坛币
在stata中使用movestay命令进行内生转换回归时,第一阶段(信贷配给概率估计)的自变量始终是多于第二阶段(收入的影响因素)的自变量,如何才能使第一阶段(信贷配给概率估计)的自变量比第二阶段(收入的影响因素)的自变量少?

最佳答案

jannsz06 查看完整内容

movestay estimates all of the parameters in the model: (regression equation for regime 0: y0 is depvar0, x1 is varlist0) y0 = x0 * b0 + e_0 (regression equation for regime 1: y1 is depvar1, x1 is varlist1) y1 = x1 * b1 + e_1 (selection equation: Z is varlist_s) y0 observed if Zg + u 0 where: ...
关键词:Moves Stay Move Vest Est 自变量 如何 影响

沙发
jannsz06 发表于 2015-4-23 10:45:07
陶雯岩 发表于 2015-4-24 09:45
恩恩,最初是我理解错了,现在已经明白了。内生转换的基本假设就是影响收入的变量会同时影响其信贷配给概 ...
movestay estimates all of the parameters in the model:

        (regression equation for regime 0: y0 is depvar0, x1 is varlist0)
                y0 = x0 * b0 + e_0

        (regression equation for regime 1: y1 is depvar1, x1 is varlist1)
                y1 = x1 * b1 + e_1

        (selection equation: Z is varlist_s)
                y0 observed if Zg + u <= 0
                y1 observed if Zg + u > 0


        where:
                e_0 ~ N(0, sigma0)
                e_1 ~ N(0, sigma1)
                u ~ N(0, 1)
                corr(e_0, u) = rho_0
                corr(e_1, u) = rho_1

藤椅
jannsz06 发表于 2015-4-23 23:35:49
我汗,第一阶段的概率估计必须自变量多,这是在估计反事实框架,否则你估计出的概率在第二阶段的回归中偏误太大。
已有 1 人评分论坛币 学术水平 热心指数 收起 理由
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板凳
陶雯岩 发表于 2015-4-24 09:45:25
jannsz06 发表于 2015-4-23 23:35
我汗,第一阶段的概率估计必须自变量多,这是在估计反事实框架,否则你估计出的概率在第二阶段的回归中偏误 ...
恩恩,最初是我理解错了,现在已经明白了。内生转换的基本假设就是影响收入的变量会同时影响其信贷配给概率。谢谢!
另外想请教一下估计结果中的rho_1和rho_2是什么意思?使用说明中指提到了它们的系数是否为正,不懂它们的含义,请赐教!

报纸
言尹 在职认证  学生认证  发表于 2016-1-28 21:33:12
前辈您好,能请教您一些关于内生转换模型STATA实现的过程么?

地板
陶雯岩 发表于 2016-3-31 23:36:23
言尹 发表于 2016-1-28 21:33
前辈您好,能请教您一些关于内生转换模型STATA实现的过程么?
movestay命令

7
laodang 发表于 2016-9-3 18:52:01
陶雯岩 发表于 2016-3-31 23:36
movestay命令
我看了下stata Journal2004对于movestay这个命令的介绍,movestay用的是充分信息最大似然法,我想请教下在这种估计方法下,是不是并未将2阶段估计法中所提到的遗漏变量纳入回归结果中呢?最近在做论文,这个问题一直非常困惑~

8
黃河泉 在职认证  发表于 2016-9-4 11:32:43
laodang 发表于 2016-9-3 18:52
我看了下stata Journal2004对于movestay这个命令的介绍,movestay用的是充分信息最大似然法,我想请教下在 ...
我不确定你所说的 2 阶段估计法是否在此模型中可以适用(就好像 Heckman 的 sample selection model),但用 MLE 应该没有你所担心的遗漏变量问题!

9
楚天江南客 学生认证  发表于 2017-11-15 17:14:37
围观围观!

10
whr1994 学生认证  发表于 2020-7-25 10:42:47
jannsz06 发表于 2015-4-23 23:35
我汗,第一阶段的概率估计必须自变量多,这是在估计反事实框架,否则你估计出的概率在第二阶段的回归中偏误 ...
请教一下,我用了movestay之后chi2后面括号里是2,这和Michael Lokshin那篇文章里的1不一致,是命令安装的原因吗?



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