有关heckman模型

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我的经济问题是：我有三种工作类型的数据，由于各个工作类型的选择可能内生的，所以想做一个heckman模型。但我们通常的heckman模型，如工资决定方程，能常只有两种情况，相对应的因变量要么是工资值，要么是缺省值。而我的因变量是各种工作类型的工资值。

肯定，我的模型假设是工作类型选择具有内生性，所以想用heckman模型。但这里因变量是三种工作类型的数据（而不是缺省值或工资数）。


这种情景下能否使用heckman模型？？

一种比较机械的办法是：如果我要考虑第一种工作类型者的收入决定方式，就将其它类型的工资变成缺省值，这样就我经典的heckman模型一致了，但这样明显丢失了一些有用信息。

我的问题是，能不能既不损失数据，又能考查工作类型选择的内生性，即使用heckman模型。当然，我们的数据可以有多个工具变量来支持selection选项。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏25 回帖

关键词：heckman模型 heckman HEC Man Selection 模型 heckman

Heckman selection model        Number of obs      =      4071
(regression model with sample selection)        Censored obs       =      2504
        Uncensored obs     =      1567

        Wald chi2(3)       =    146.20
Log likelihood = -15922.96        Prob > chi2        =    0.0000

       
Coef.   Std. Err.      z        P>z     [95% Conf. Interval]
       
employer     
age    41.90335   5.985298     7.00        0.000     30.17239    53.63432
duration    85.83879   11.07441     7.75        0.000     64.13334    107.5442
education   -4.676494   49.70005    -0.09        0.925    -102.0868    92.73381
_cons   -2476.108   292.4432    -8.47        0.000    -3049.286    -1902.93
       
select      
age    .0186554   .0022281     8.37        0.000     .0142883    .0230225
sex    .0081217   .0131737     0.62        0.538    -.0176983    .0339417
duration     .029691   .0041769     7.11        0.000     .0215044    .0378775
education   -.0358153   .0183915    -1.95        0.051    -.0718619    .0002313
_cons   -1.039254   .1091491    -9.52        0.000    -1.253182   -.8253257
       
/athrho     3.60565    .108809    33.14        0.000     3.392388    3.818912
/lnsigma    7.885451   .0201741   390.87        0.000     7.845911    7.924992
       
rho    .9985247   .0003208        .9977408    .9990367
sigma    2658.324   53.62937        2555.264    2765.542
lambda    2654.402   53.79573        2548.965     2759.84
       
LR test of indep. eqns. (rho = 0):   chi2(1) =        1434.01   Prob > chi2 = 0.0000
       
我用了上述较为机械的方法，得到以下结果。
如何从上述回归结果判断是否存在selection?
问题进一步扩展，我知道这种方法背后推导的过程，但有些书籍的符号与stata的命名不一样。

可以通过什么样的方式找到读结果的help.

我读了有关heckman的help.
但一般的help并不涉及结果的读取。问题推广为，有什么方法可以得到结果解读的指导。

有关非线性回归模型，如censor ,trunk,heckman模型，有没有相关的manual?

thanks

首先要看“受限因变量”的相关理论。

嗯，期待版主回答第1个问题，以及有关结果解读的问题。

谢谢。

peyzf 发表于 2009-8-15 20:33

rho    .9985247   .0003208        .9977408    .9990367
sigma    2658.324   53.62937        2555.264    2765.542
lambda    2654.402   53.79573        2548.965     2759.84

LR test of indep. eqns. (rho = 0):  chi2(1)=1434.01   Prob > chi2 = 0.0000
        
如何从上述回归结果判断是否存在selection?

你用的是MLE。

这里LR test是关键，H0是rho=0（即不存在选择偏误），P若很小（小于预先），则拒绝H0。

peyzf 发表于 2009-8-15 20:33 问题进一步扩展，我知道这种方法背后推导的过程

如果你知道背后推导的过程，你应该理解stata给出的结果。

Heckman模型中，lambda是逆Mills比率；两个扰动项服从二元正态分布N2(0, 0; 1, sigma^2,  rho)；Number of obs是总样本量，Uncensored obs是未截断样本量。

peyzf 发表于 2009-8-15 20:35 问题推广为，有什么方法可以得到结果解读的指导。

关键还是理解该模型的内在逻辑，这不是软件所提供的（或者软件的任务）。

peyzf 发表于 2009-8-15 20:37 有关非线性回归模型，如censor ,trunk,heckman模型，有没有相关的manual?

这些最好叫作“受限因变量模型”吧。