45 选择性样本模型-课件（ppt·精选）.ppt

§ 受限被解释变量数据模型——选择性样本 Model with Limited Dependent Variable ——Selective Samples Model
一、社会经济生活中的选择性样本问题
二、“截断”数据计量经济学模型的最大似然估计
三、“截断”数据计量经济学模型的Heckman两步估计
四、“归并”数据计量经济学模型的最大似然估计
五、选择性样本的经验判断和检验
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 2000 "for his development of theory and methods for analyzing selective samples”
James J Heckman
USA
“Shadow Prices, Market Wages and Labour Supply”, Econometrica 42 (4), 1974, P679-694
发现并提出“选择性样本”问题。
“Sample Selection Bias as a Specification Error”, Econometrica 47(1), 1979, P153-161
证明了偏误的存在并提出了Heckman两步修正法。
一、社会经济生活中的选择性样本问题
1、“截断”(truncation)问题
不能从全部截面个体,而只能从一部分个体中随机抽取被解释变量的样本观测值。
分为两种情况:
一是,所抽取的部分个体的观测值都大于或者小于某个确定值,即出现“掐头”或者“去尾”的现象,与其它个体的观测值相比较,存在明显的“截断点”。
二是,所抽取的样本观测值来自于具有某些特征的部分个体,但是样本观测值的大小与其它个体的观测值相比较,并不存在明显的“截断点”。
样本选择受到限制。
2、“归并”(censoring)问题
将被解释变量的处于某一范围的样本观测值都用一个相同的值代替。
经常出现在“检查”、“调查”活动中,因此也称为“检查”(censoring) 问题。
需求函数模型中用实际消费量作为需求量的观测值,如果存在供给限制,就出现“归并”问题。
被解释变量观测值存在最高和最低的限制。例如考试成绩,最高100,最低0,出现“归并”问题。
被解释变量样本观测值受到限制。
二、“截断”数据计量经济学模型的最大似然估计
1、思路
如果一个单方程计量经济学模型,只能从“掐头”或者“去尾”的连续区间随机抽取被解释变量的样本观测值,那么很显然,抽取每一个样本观测值的概率以及抽取一组样本观测值的联合概率,与被解释变量的样本观测值不受限制的情况是不同的。
如果能够知道在这种情况下抽取一组样本观测值的联合概率函数,那么就可以通过该函数极大化求得模型的参数估计量。
2、截断分布
如果ξ服从均匀分布U(a, b),但是它只能在(c, b)内取得样本观测值,那么取得每一个样本观测值的概率
α为随机变量ξ分布范围内的一个常数
ξ服从正态分布
Φ是标准正态分布条件概率函数