楼主: 固执
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[回归分析求助] 求问ivreg和Heckman selection model的适用范围有什么区别 [推广有奖]

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楼主
固执 发表于 2015-5-13 17:13:04 |AI写论文

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求问大家,我们一般处理内生性问题就是找个iv,然后用ivreg里的2sls(截面数据)回归就可以了。今天看到一篇paper用Heckman selection model的,查了一下估计方法略有不同。不明白这两种方法的适用范围有什么不同。求问大家!
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关键词:Selection Election heckman Select model

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沙发
xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2015-10-12 09:43:55
2Sls是解决变量内生性问题的,而heckman是解决样本选择偏误的。这两个是完全不同的估计方法额。建议help命令,具体看看手册中两种方法的案例。祝好运~
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藤椅
夏目贵志 发表于 2015-10-12 12:05:26
这个问题每一段时间就会出现一次。这里有详细的解答:
http://www.stata.com/support/faqs/statistics/endogeneity-versus-sample-selection-bias/

这个问题之所以比较不好理解,是因为同一个问题,比如是否加入工会对工资的影响,既可以被视为内生性问题,也可以被视为样本选择的问题。具体用什么方法处理取决于模型背后的经济假定。

如果我们认为是否加入工会仅对工资回归的截距产生影响,从而在等式右边加入是否加入工会的0/1变量,并使用所有的观测值(既包括加入工会的工人也包括没有加入工会的工人),那么,因为所有的样本都被使用了,所以并不存在样本选择的问题。因为是否加入工会是内生的,所以需要工具变量。这个情况下使用2SLS。

如果我们认为是否加入工会不仅对截距产生影响,而且对斜率产生影响(例如,额外的每年工作经验对工资的影响根据工人是否加入公会而有不同),那我们就需要考虑样本选择的问题了。这时,我们不能使用整个样本进行估计,而只能分开估计工会内和工会外的样本。这时,因为只有部分(非随机选择的)样本被使用,我们需要相应的使用heckman模型。在这个情况下,是否加入工会的0/1变量并不出现在等式右边。

板凳
简单的电脑 发表于 2016-8-26 15:44:15
夏目贵志 发表于 2015-10-12 12:05
这个问题每一段时间就会出现一次。这里有详细的解答:
http://www.stata.com/support/faqs/statistics/end ...
那么是不是使用样本选择模型就可以不考虑内生性问题了呢?

报纸
夏目贵志 发表于 2016-8-27 11:50:14
简单的电脑 发表于 2016-8-26 15:44
那么是不是使用样本选择模型就可以不考虑内生性问题了呢?
不是。只要模型不满足外生性的条件都有内生性的问题。

地板
简单的电脑 发表于 2016-8-27 11:53:19
夏目贵志 发表于 2016-8-27 11:50
不是。只要模型不满足外生性的条件都有内生性的问题。
那请问 若在使用heckman模型时同时考虑内生性 在stata中应该如何处理啊?能否提供一下命令呢?

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夏目贵志 发表于 2016-8-28 03:48:33
简单的电脑 发表于 2016-8-27 11:53
那请问 若在使用heckman模型时同时考虑内生性 在stata中应该如何处理啊?能否提供一下命令呢?
这个不太清楚。好像没有见过这样的模型。这个也得看你具体是什么样的内生性。statalist有些讨论,你可以查查看有没有适用的。

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