受限因變量模型ppt課件(參考版)
2025-05-09 18:06本頁(yè)面
【正文】 ?完全信息最大似然法 ? 有效性高 ? 簡(jiǎn)單，現(xiàn)有軟件支持； ? 不容易理解，使用中廣泛存在誤解。 ? 一些學(xué)者認(rèn)為，最大似然法是一種更有效的估計(jì)方法。 ? ?P r *E y x a y bx ?? ? ??? ? ? ? ??? ? ?????? ???????? iiii xxxyE60 Heckman兩階段估計(jì) ? 階段一：估計(jì) Probit模型 ? 利用該方程得到 ?的估計(jì)值： ? 階段二：利用 OLS方法估計(jì)下列方程 ? 該方法可以得到參數(shù)的一致性估計(jì)。 *0 * 0* * 0i i iiiy x uyyy y y? ???????如 果如 果58 對(duì) Tobit模型的解釋 ? 除非我們所關(guān)心的是隱變量 y*，我們不能只解釋所得到的系數(shù)。 ? 在應(yīng)用工作中，刪改點(diǎn)可以發(fā)生在任何數(shù)值上，可以是固定的，也可以由某個(gè)連續(xù)變量所確定。 ? OLS方法無(wú)法區(qū)分達(dá)到極限的觀察值和未達(dá)到極限的觀察值（連續(xù)變量），因而估計(jì)結(jié)果存在偏差。 54 刪改數(shù)據(jù)模型 ? 在應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，很多情況可以被看作是刪改數(shù)據(jù)： ?家庭耐用品購(gòu)買 ?就業(yè)時(shí)間 ?新技術(shù)采用率 ?商品消費(fèi) ?農(nóng)民糧食出售 ?農(nóng)民轉(zhuǎn)業(yè)（所有農(nóng)民都有轉(zhuǎn)業(yè)的意愿，但只有那些已經(jīng)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)業(yè)的人才顯示出來(lái)。我們實(shí)際觀察到的出票總是少于或等于座位數(shù)。 ? ? ? ?? ?? ?? ? ? ?iiiiiii xxaxaxayyE ??????????? ?????????????153 刪改數(shù)據(jù)模型 ? 刪改數(shù)據(jù)通常指的是當(dāng)數(shù)據(jù)落在某一范圍時(shí)所有數(shù)據(jù)均被轉(zhuǎn)變?yōu)閱我粩?shù)值或以單一數(shù)值形式報(bào)告的情況。 52 截取數(shù)據(jù)模型 ? 當(dāng) y在點(diǎn) a處被截取時(shí)，根據(jù)前述的定理， y的條件均值為： ? 用 OLS方法估計(jì)此類模型時(shí)，我們不僅遇到異方差現(xiàn)象，而且出現(xiàn)丟失解釋變量，從而使估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效。 ?截取降低了分布的方差。 ? 在很多應(yīng)用工作中，人們常常利用受限因變量模型處理存在上限、下限或上下限的數(shù)據(jù)，而不去認(rèn)真考慮究竟數(shù)據(jù)體現(xiàn)何種性質(zhì)。 刪改 ：樣本來(lái)自總體，但觀察結(jié)果不完整，或報(bào)告的信息簡(jiǎn)化。 ? 刪改數(shù)據(jù)情況可以被看作是由于數(shù)據(jù)報(bào)告制度存在缺點(diǎn)，造成信息含量的損失。 ? 例：農(nóng)戶收入的調(diào)查中將低于某一水平的農(nóng)戶全部報(bào)告為貧困戶而沒(méi)有報(bào)告具體的收入數(shù)據(jù) 。 44 刪改數(shù)據(jù)：不完整的因變量信息 ? 若樣本在總體中的分布具有代表性，但當(dāng)數(shù)據(jù)由于報(bào)告制度而使某些信息被高度簡(jiǎn)化時(shí)，我們遇到 “ 刪改數(shù)據(jù) ” 情況 。 ? 此時(shí)出現(xiàn)樣本對(duì)總體的代表性問(wèn)題。 42 第三節(jié) 刪改與截取模型 ? 刪改數(shù)據(jù)或截取數(shù)據(jù) ? 模型估計(jì)中的問(wèn)題 ? 受限因變量模型 （ TOBIT模型 ） ? 模型估計(jì)方法與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) ? 案例分析 43 截取數(shù)據(jù)：子樣代表總體 ? 當(dāng)樣本是總體中的某個(gè)特殊子集時(shí)，我們遇到數(shù)據(jù)被截取的情況 。 ? 若某一類別中的觀察值過(guò)少，此時(shí)會(huì)造成識(shí)別困難。 ? 若模型收斂，那么報(bào)告的內(nèi)容具有意義。 ?例：序列 (1,2,3,4)等同于序列 (1,10,30,100) ? 因變量必須是整數(shù) ，可以利用 EVIEWS的函數(shù)功能做轉(zhuǎn)換 (Round,Floor,Ceil) ? 估計(jì)該方程時(shí)的步驟為： ?選擇 Quick→ Estimate equation ?在隨后出現(xiàn)的對(duì)話窗口中，先選擇模型設(shè)定窗口，給出因變量和自變量（不需要常數(shù)項(xiàng)）。 ? ?? ?? ?? ? ? ?? ?? ?P r 0P r 1P r 2iiiYfxxYf x f xxYfxx??? ? ? ?? ? ???????????? ? ? ????????????39 X變化對(duì)概率推斷的影響 ? ??f?0 0 1 2 X的邊際效果為正或負(fù)取決于參數(shù) ?的符號(hào)和概率分布的變化。 ? 相應(yīng)的三個(gè)概率為： ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ?0121iiiP r YP r YP r YFxF x F xFx?? ? ????? ? ???? ? ? ? ??? ? ? ?38 X變化對(duì)概率推斷的影響 ? 與三個(gè)概率相對(duì)應(yīng)的自變量的邊際效果為： ? 當(dāng) X增加而參數(shù) ?和 ?保持不變時(shí)，這相當(dāng)于將分布曲線向右移動(dòng)。 ? ? ? ?? ? ? ?10, | , ,NMi i iijl L o g P r Y j X I Y j? ? ? ???? ? ? ???35 有序的 Probit模型下的概率 ? ??f?x??? x?? ??1 x?? ??2 x?? ??30 Y=0 Y=1 Y=2 Y=3 Y=4 36 有序因變量模型估計(jì)結(jié)果的解釋 ? 如同其他概率模型一樣，有序因變量模型估計(jì)系數(shù)的直接用途一般并不大，受到關(guān)注的有： ?自變量的邊際效果 ?模型對(duì)行為的推斷能力 ?模型擬合 37 X變化對(duì)概率推斷的影響 ? 對(duì)于此類模型， X變化的邊際效果不同于所得到的估計(jì)系數(shù)。 ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ?121
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