1. 澄清一下:由 Nobel 經濟紀念獎得主 James Tobin (1958) 所提出的 Tobit regressions (tobit/xttobit) 適合估計模型 where the outcome variable is "censored", NOT "discrete".
2. 我舉一個例子來說明 Tobit 與 Heckman approaches 之差異與相同之處。以公司發放股利為例,有些公司(有些年)不發放股利,所以股利金額為 0;因此 ,在分析股利發放之決定因子時,被解釋變量為股利,而其觀察值有被 censored(剛剛的 0),所以我們會用 Tobit 來分析。但我們也可將公司股利政策分成兩階段,第一階段決定要不要發放,決定發放之後,第二階段決定發放多少!這時, Heckman 的兩階段模型就可派上用場!某種程度來說(就此例而言),Tobit 模型將"要不要發放"與"發放多少"兩決策混在一起處理!
|