微觀計量經(jīng)濟學教案受限數(shù)據(jù)模型-文庫吧資料
2025-05-23 04:28本頁面
【正文】 y P y y( ) ( )* *? ?當 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，一部分對應于沒有限制的觀測值，是經(jīng)典回歸部分；一部分對應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當當** *y N* ~ ( , )? ? 2? 單方程線性“歸并”問題的計量經(jīng)濟學模型為： 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。 iiii xw ????? ??? 111三、 “ 歸并 ” 問題的計量經(jīng)濟學模型 思路 ? 以一種簡單的情況為例，討論“歸并”問題的計量經(jīng)濟學模型。 )()(222222??????iii xx??如何估計該模型？ – 第一步，用 probit模型估計⑵，利用全部樣本；利用估計結(jié)果，計算 λi。 – 這就造成參數(shù)估計量的偏誤，而且如果不了解解釋變量的分布，要估計該偏誤的嚴重性也是很困難的。 例題 — 城鎮(zhèn)居民消費模型 截斷樣本數(shù)據(jù) cons i n cons i n cons i n 11 12 3 .84 13 88 2 50 64 . 34 0 67 78 .03 57 59 . 21 0 70 41 .87 78 67 . 53 0 10 31 1 73 56 . 26 0 99 99 .54 49 48 . 98 0 65 69 .23 54 39 . 77 0 72 39 .06 49 14 . 55 0 69 01 .42 60 23 . 56 0 76 43 .57 51 05 . 38 0 70 05 .03 60 69 . 35 0 83 99 .91 80 45 . 34 0 87 65 .45 54 19 . 14 0 70 12 .9 49 41 . 60 0 69 26 .12 56 66 . 54 0 68 06 .35 60 77 . 92 0 72 40 .58 59 63 . 25 0 732 1 .98 52 98 . 91 0 66 57 .24 54 92 . 10 0 70 05 .17 60 82 . 62 0 76 74 .2 54 00 . 24 0 67 45 .32 50 15 . 19 0 66 78 .9 96 36 . 27 0 12 38 3 53 30 . 34 0 65 30 .48 11 04 0 .34 14 86 9 57 63 . 50 0 77 85 .04 55 40 . 61 0 71 73 .54 67 08 . 58 0 92 62 .46 55 02 . 43 0 72 59 .25 97 12 . 89 0 13 17 3 71 18 . 06 0 80 93 .67 將這組樣本看成是在 ≥4500的條件下隨機抽取得到 將這組樣本看成是在 ≥4000的條件下隨機抽取得到 參數(shù)由 0. 750072變化為 似然函數(shù)值由－ 似然函數(shù)值為什么變??？ 將這組樣本看成是在 ≤11500、 ≥4500條件下隨機抽取得到 參數(shù)由 0. 750072變化為 似然函數(shù)值由－ 似然函數(shù)值為什么增大？ 將這組樣本看成是在 ≥0條件下隨機抽取得到 結(jié)果與 OLS相同 似然函數(shù)值減小 似然函數(shù)值最小 為什么截斷被解釋變量數(shù)據(jù)模型不能采用普通最小二乘估計 ? 對于截斷被解釋變量數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學模型，如果仍然把它看作為經(jīng)典的線性模型，采用 OLS估計，會產(chǎn)生什么樣的結(jié)果？ ? 因為 yi只能在大于 a的范圍內(nèi)取得觀測值，那么 yi的條件均值為： E y
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