请教大神，Treatment effect model 和 Heckman 2SLS的区别

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请问Treatment effect model 和 Heckman 2SLS有什么区别呢？感觉模型形式和结果都很相似

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关键词：treatment heckman Effect model treat

处理效应模型和赫克曼两步法  在实现上引入一个逆米尔斯比率，但在具体实现过程中是有区别的；处理效应模型侧重解决内生虚拟变量，选择性偏误问题；赫克曼两步法侧重于解决样本选择偏误，两者也是不一样的。  以上是我以前做论文时候通过读资料得到的一些理解，现在记得可能不太清楚了，有些地方可能会说错。

zq7521714 发表于 2017-4-10 22:22
处理效应模型和赫克曼两步法  在实现上引入一个逆米尔斯比率，但在具体实现过程中是有区别的；处理效应模型 ...

非常感谢您！我个人感觉“解决内生虚拟变量，选择性偏误问题”和“解决样本选择偏误”还是难以区分啊

lizhewenbei 发表于 2017-4-22 16:44
非常感谢您！我个人感觉“解决内生虚拟变量，选择性偏误问题”和“解决样本选择偏误”还是难以区分啊

样本选择偏误中，虽然第一阶段也是用Probit模型回归，但是因变量二值变量中为0的那些观测，我们看不到它们第二阶段因变量的值，就像研究女性学历对工资的影响，我们所获得的观测都是那些去工作的女性的资料，而家庭主妇的工资是没有的，那么是不是女性是否去工作不是一个随机事件呢？
自选择偏误中，解决内生虚拟变量的问题，则是相反，无论0还是1的观测，我们总是能观察到想要研究的因变量。自选择偏误的例子，在劳动经济学中有广泛的涉及，虽然不是用处理效应模型，但是所用的转换回归模型都是处理这个自选择偏误的问题

有空可以看看
Maddala的
Cambridge University Press-Limited Dependent and Qualitative Variables in Econometrics(Maddala, 1983)https://bbs.pinggu.org/thread-411852-1-1.html

zq7521714 发表于 2017-4-22 19:34
样本选择偏误中，虽然第一阶段也是用Probit模型回归，但是因变量二值变量中为0的那些观测，我们看不到它们 ...

感谢您的耐心回答！我能否这么理解？如果第二阶段用了全样本（和第一阶段样本量一样），那么就选择Treatment effect model， 如果第二阶段用了部分样本（第一阶段中取值为1的样本），则选用Heckman 2SLS模型。您看对吗？

蓝色 发表于 2017-4-22 19:42
有空可以看看
Maddala的
Cambridge University Press-Limited Dependent and Qualitative Variables in E ...

非常感谢您的推荐！

lizhewenbei 发表于 2017-4-22 21:51
感谢您的耐心回答！我能否这么理解？如果第二阶段用了全样本（和第一阶段样本量一样），那么就选择Treatm ...

基本上可以这么理解。上面的推荐的maddala就是搞处理效应模型的。挺好。

zq7521714 发表于 2017-4-22 22:01
基本上可以这么理解。上面的推荐的maddala就是搞处理效应模型的。挺好。

非常感谢您！

一个简单的理解，heckman通常是如果不选择，你就没有办法观测到因变量，如果选择就可以观察到因变量。而处理效应是不管选择不选择，都能观察到因变量，不知道你理解了没有