選擇性樣本模型ppt課件(參考版)
2025-05-10 01:58本頁面
【正文】 。 ? 在構(gòu)造截斷問題模型的似然函數(shù)時，假定被截斷的樣本點與能觀察的樣本點具有相同的分布； ? 在構(gòu)造歸并問題模型的似然函數(shù)時，也假定被不可觀察的樣本點與能觀察的樣本點具有相同的分布。 選擇性樣本模型的檢驗 ? 分布設(shè)定檢驗（ Misspecification of Prob[y*0]） – 選擇性樣本模型的一個重要的特殊的檢驗 。如果按照特定的規(guī)則選取截面上的部分個體作為樣本，必須考慮截斷問題。 ? 如果以截面上的全部個體作為樣本，不考慮截斷問題。 ? 這時， Heckman兩步估計是一種合適的估計方法。 歸并被解釋變量模型最大似然估計的條件 ? 構(gòu)造歸并數(shù)據(jù)似然函數(shù)時是以一個基本假設(shè)為條件的，即假設(shè)歸并數(shù)據(jù)中不可觀測的部分和可觀測的部分具有相同的分布，例如都服從正態(tài)分布。 ? 如何理解后一部分？ ln l n( ) ln( )lnLy iy yi i? ? ? ?? ????????? ? ? ?????????????? ?? ?12 2 12220 0? ?? ????X Xi i為什么要求和？ ? 如果樣本觀測值不是以 0為界，而是以某一個數(shù)值a為界，則有 y a y ay y y a? ?? ?當(dāng)當(dāng)** *y N* ~ ( , )? ? 2估計原理與方法相同。 “ 歸并 ” 變量的正態(tài)分布 ? 由于原始被解釋變量 y*服從正態(tài)分布，有 P y P y( ) ( )*? ? ? ? ???? ??? ? ? ??? ???0 0 1? ?????P y P y y( ) ( )* *? ?當(dāng) 0歸并被解釋變量數(shù)據(jù)模型的最大似然估計 ? 該似然函數(shù)由兩部分組成，一部分對應(yīng)于沒有限制的觀測值，是經(jīng)典回歸部分；一部分對應(yīng)于受到限制的觀測值。如果 y*以表示原始被解釋變量， y以表示歸并后的被解釋變量，那么則有： y yy y y? ?? ?0 00當(dāng)當(dāng)** *y N* ~ ( , )? ? 2? 單方程線性“歸并”問題的計量經(jīng)濟學(xué)模型為： y i i? ? ?? X i ? ? ?i N~ ( , )0 2?如果能夠得到 yi的概率密度函數(shù)，那么就可以方便地采用最大似然法估計模型，這就是研究這類問題的思路。 四、“歸并”數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學(xué)模型的 最大似然估計 思路 ? 以一種簡單的情況為例，討論“歸并”問題的計量經(jīng)濟學(xué)模型。 – 第二步，利用選擇性樣本觀測值和計算得到的逆米爾斯比的值，將 (ρσ1)作為一個待估計參數(shù)，估計經(jīng)理報酬模型，得到 β1的估計。 Heckman兩步修正模型 ? Sample Selection Bias as a Specification Error, Econometrica 47(1), 1979, P153161 ? 模型 – 為了研究 企業(yè) 經(jīng)理報酬 W與影響因素 X之間的關(guān)系，在上市公司 中隨機抽取 n1個企業(yè)為樣本，建立如下的模型： 11 ,2,1 niW ii ???? ?1i βX 為了修正偏誤， 在全部企業(yè)（包括上市和未上市）中隨機抽取 n2個企業(yè)為樣本，建立如下的二元離散選擇模型： 22* ,2,1 niYii ???? ?2i βZ經(jīng)理報酬模型 上市傾向模型 ? 修正原理 )()0( 21*1 2i βZ???? iiii EYE ???)()0,( 21* 2i1ii βZβXX ????? iiii EYWE ??iii YWE ??
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