Heckprobit 解读 stata学习手册

本篇文章将基于stata 的heckprobit模型对其模型公式、意义等进行总结学习~
参考stata手册:heckprobit stata手册pdf

模型公式:


样本选择的probit模型指出了一个基础关系:
                                                      y_{j}^{*}=x_{j\beta }+u_{1j}
但我们只能观测到二元的结论:

                                                    y^{probit}_{j}=\left (y^{*}_{j}>0 \right )

但是因变量却不能完全被观测到,实际上,因变量仅仅在xx情况下才可以被观测

                                                 y_{j}^{select}=\left ( z_{j\gamma }+u_{2j}>0\right )

u1 ∼ N(0, 1) 
u2 ∼ N(0, 1) 
corr(u1, u2) = ρ

当ρ不等于0时,标准的probit模型江不再适用,而可能存在偏误。heckporbit则可以提供较为有效的估计。

估计过程(需要公式的电子版可私):

Heckprobit 解读 stata学习手册_第1张图片

 

Heckprobit 解读 stata学习手册_第2张图片

 

例子1
        

使用Pindyck and Rubinfeld(1998)的数据,因变量是0-1变量,更方便社会学研究进行参考。

use http://www.stata-press.com/data/r13/school

private:是否上私立学校
vote:是否投票支持增加财产税
years:房屋居住年数
logptax:财产税
loginc:收入


heckprob private years logptax, select(vote=years loginc logptax)

Heckprobit 解读 stata学习手册_第3张图片


 

        

        

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