受限因變量模型ppt課件-資料下載頁
2025-05-06 18:06本頁面
【正文】 ?函數 ?(?)被稱作 inverse Mills ratio。 52 截取數據模型 ? 當 y在點 a處被截取時，根據前述的定理， y的條件均值為： ? 用 OLS方法估計此類模型時，我們不僅遇到異方差現象，而且出現丟失解釋變量，從而使估計結果出現偏差，統(tǒng)計檢驗失效。 ? 在對誤差的分布形式做出假定后，該模型可以利用最大似然法估計得出。 ? ? ? ?? ?? ?? ? ? ?iiiiiii xxaxaxayyE ??????????? ?????????????153 刪改數據模型 ? 刪改數據通常指的是當數據落在某一范圍時所有數據均被轉變?yōu)閱我粩抵祷蛞詥我粩抵敌问綀蟾娴那闆r。 ? 例：對演出票的需求 ?從總體上看，人們對票的需求受相同因素的影響； ?然而，由于演出場地有座位限制，當所有的票都售出后，即便有人有需求，也無法得到實現。我們實際觀察到的出票總是少于或等于座位數。 ?這種情況被說成，演出票的需求數量受到刪改。 54 刪改數據模型 ? 在應用經濟學研究中，很多情況可以被看作是刪改數據： ?家庭耐用品購買 ?就業(yè)時間 ?新技術采用率 ?商品消費 ?農民糧食出售 ?農民轉業(yè)（所有農民都有轉業(yè)的意愿，但只有那些已經實現轉業(yè)的人才顯示出來。） 55 刪改數據模型 ? 對于刪改數據，其因變量的概率分布是一個離散分布和連續(xù)分布的混合。 ? OLS方法無法區(qū)分達到極限的觀察值和未達到極限的觀察值（連續(xù)變量），因而估計結果存在偏差。 ? 刪改數據模型也可以基于不同的誤差項概率分布假定。 ? 在應用工作中，刪改點可以發(fā)生在任何數值上，可以是固定的，也可以由某個連續(xù)變量所確定。 56 刪改數據模型 ? 為了分析上述情況，定義隨機變量 y為： ?如果 y*?0，那么 y=0 ?如果 y*0，那么 y=y* ? 假定 y*為正態(tài)分布變量 (y*~N(?， ?2)，此時有： ? Pr(y=0)=Pr(y*?0)= ?(???)=1 ?(???) ? Pr(y0)=Pr(y*) 57 Tobit模型 ? 上述兩種情況均可以表示為 Tobit模型，其一般形式為： ? Tobit模型需要利用最大似然法來估計參數 β和 s； ? 需要注意的是， β反映的是 X對隱變量 y*的影響，而不是對y的影響。 *0 * 0* * 0i i iiiy x uyyy y y? ???????如 果如 果58 對 Tobit模型的解釋 ? 除非我們所關心的是隱變量 y*，我們不能只解釋所得到的系數。 ? 對于從總體中隨機得到的一個觀察值，不管其是否被刪改，其期望值為： ? 式中： ? ? ? ?iiiii xxxyE ????? ???????? ???? ?? ???????iii xx????59 對 Tobit模型的解釋 ? 刪改回歸模型的邊際效果（假定的 y存在下限 a和上限 b）： ? 對于以 0作為單一下限的情況，邊際效果的計算公式為： ? 公式表明， x的變化既影響到分布的條件均值 y*，同時也影響到觀察值落在可變區(qū)間的概率。 ? ?P r *E y x a y bx ?? ? ??? ? ? ? ??? ? ?????? ???????? iiii xxxyE60 Heckman兩階段估計 ? 階段一：估計 Probit模型 ? 利用該方程得到 ?的估計值： ? 階段二：利用 OLS方法估計下列方程 ? 該方法可以得到參數的一致性估計。 ? ? ? ?*iii YFXFP ??? ??? ?? ?iii XX??????????iiii uXY ???? ???? ?61 最大似然法估計 ? 取對數的似然函數為（以下限為 0的情況為例）： ? 由公式可以看出，前一部分為因變量不受限制情況的 OLS回歸公式，后一部分為受限制的部分。 ? 一些學者認為，最大似然法是一種更有效的估計方法。 ? ?? ????????????????? ?????????? ??????002221221iiyiyiixL o gxyL o gL o gL o g L??????62 Heckman兩階段法和最大似然法比較 ? 根據 Greene的看法，兩種方法存在以下優(yōu)劣： ?兩階段法 ? 有效性差； ? 簡單，現有軟件支持； ? 易于理解并且得到廣泛應用。 ?完全信息最大似然法 ? 有效性高 ? 簡單，現有軟件支持； ? 不容易理解，使用中廣泛存在誤解。 63 利用 EVIEWS估計 Tobit模型 ? 在 Eviews中包括了估計 Tobit模型的指令，其操作步驟如同普通的 OLS模型： ? Quick →Estimate equations → Censored ?給出因變量和自變量 ?給出上、下限（可以用常數、變量或公式） ?選擇分布形式 ? Normal / Logistic / Extreme value ?指出樣本性質 (實際刪改 /以指標值區(qū)分是否刪改 /截??；選擇截取時樣本發(fā)生變化 )； ?其他選項 選擇模型演示
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