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本帖最后由 wanghaidong918 于
07:32 编辑
想请教一个问题，我现在在做的一个课题，总体样本有超过5万个数据，但是样本中有近3万个样本被解释变量这项只能取0值，想问下这部分的样本是不是要剔除，只取为正值的样本，这样只剩2万多个样本了，还是取0值全部回归？
载入中......
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那的先追查为什么有那么多0
然后在想办法处理
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用Heckman两步法做
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heckman 不是随便使用的
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这些 0 至少有两种可能的解释：
一是缺漏值；二是其真实值就为零。
因此，若直接删除，并不合适。
建议采用 Tobit 模型进行处理。
help tobit
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厉害也！！很多都方法没有听说那
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看了李子奈老师的文章
我的数据其实是0值
按照其说法应该采用Heckman做
Tobit和Probit都有selection bias 的问题
不过用Heckman 的问题就是难以找到合适的排除性约束
看了一些国外同类文献
有个比较牛的教授发了一篇比较牛的在一个比较牛的杂志上
用了一个变量做排除性
我想也用这个
但就是苦于没有数据
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最近几年，我们对农户借贷需求进行了较为广泛的调查，采集了青海、新疆、甘肃、河北、黑龙江、吉林、山西、湖南、湖北、河南、安徽、江西、陕西、山东、辽宁、内蒙古等16省区的72个县、440多个村庄的5100家农户的数据。其中，在一年中发生借贷行为的农户占55.3％(包括向亲友借贷)，为2820户，其余2280户没有发生借贷。对于这一宝贵的数据资源，当然要充分利用。于是，为了对农户借贷行为进行因素分析，不同的研究者建立了不同的计量经济学模型。有人利用2820户发生借贷的农户的借贷额为被解释变量，建立经典的回归模型；有人认为应该将没有发生借贷的农户信息加以利用，其借贷额为0，于是利用5100农户为样本，建立经典的回归模型；有人认为不应该将没有发生借贷的农户的借贷额统统视为0，而应该视为小于等于0(≤0)，于是利用5100农户为样本，建立了归并(censoring)数据模型(Tobit模型)。有人认为不应该将没有发生借贷的农户的借贷额统统视为小于等于0，因为其中一部分农户有借贷需求，只是因为各种原因(例如提出借贷被拒绝，担心借不到而不敢提出借贷要求等)而没有发生实际借贷。所以，应该按照Heckman两步法建立模型，即首先利用全部样本信息建立借贷是否发生的二元选择模型，然后再利用2820户发生借贷的农户为样本，建立借贷额的因素分析回归模型。显然，最后一种模型是正确的，其他都是不正确的。那么，为什么会发生这些现象？
上述例子从不同的角度反映了计量经济学模型与数据之间的关系。前者反映了计量经济学模型估计结果对数据质量的依赖性；后者反映了计量经济学模型类型对数据类型的依赖性。正如李子奈(2007)指出的，在我国计量经济学应用研究广泛开展的今天，问题和错误也普遍存在。重要的原因之一是对计量经济学模型方法论基础缺乏正确的理解，其中包括计量经济学模型的数据基础问题
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以上是李子奈老师文章里的一段话
我做的例子就和上面的情况相似
李老师的文章写得很好
建议大家都可以去读一读
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本帖最后由 wanghaidong918 于
13:50 编辑
各位大侠~小妹有一问题一直都搞不懂
样本选择heckman两步法在stata中的命令是heckman y x1 x2 x3, select(z1, z2) two step
但是如果命令后面不加two step也会出来一个结果
我查的有关资料说是使用的似然估计MLE
它的原理是什么呢？这里MLE是怎么解决样本选择偏差的问题的呢？
大谢啊~！！！
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伍德里奇的书
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都有简单的介绍
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stata手册上面也介绍heckman的ml和two step 的背后原理
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蓝色 发表于
伍德里奇的书
计量经济学方法(第4版) （美）约翰斯顿（美）迪纳尔多
都有简单的介绍就是看的伍德里奇的 表示介绍得太简单导致看不懂。。。求大牛略解释一下啊！~
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看stata手册中对应的 Methods and formulas及其中提到的参考文献。
Methods and formulas
heckman is implemented as an ado-file. Cameron and Trivedi (–547) and Greene (2008,
884–889) provide good introductions to the Heckman selection model. Adkins and Hill (–
400) describe the two-step estimator with an application using Stata. Jones () illustrates
Heckman estimation with an application to health economics.
Regression estimates using the nonselection hazard (Heckman 1979) provide starting values for
maximum likelihood estimation.The regression equation is
The selection equation is
zj + u2j & 0
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Heckman, J.&&1979. Sample selection bias as a specification error. Econometrica 47: 153–161.
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学科带头人
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YHXLW 发表于
就是看的伍德里奇的 表示介绍得太简单导致看不懂。。。求大牛略解释一下啊！~伍德里奇的 表示介绍得太简单导致看不懂？？？？？？？？
看到这一句…我笑了！！！&&天阿！！！ Wooldridge的书，我到现在还在看呢，
我必须坦言，我看了那么多年，我还是看不懂，呵呵呵…只能说可能他的学问太深了吧！
Wooldridge导论的那一本，关于楼主问题的方面，确实介绍的确实很少，在文中，他建议参见
Wooldridge关于panel data那一本【注意，如果是该书第一版请参见Ch. 17，如果是第二版，请参见ch. 19】
Stata手册的回答，是比较操做导向的，虽然它也举例让您比较容易懂mle与two step可能的差异！
Wooldridge关于panel data那一本书的第二版，第十九章 808页，给了相当不错的说明，
两者最大的不同，是假设不同阿！ 【简单来说mle给了更强的假设】
理论上来说，mle这种更强的假设，mle will be more effcient than the two-step procedure
换句话说mle比较有效啦！ 比较强的假设，比较严格嘛
但，它也产生了一个实证上颇为困扰的问题，即sometimes difficult to get the problem to converge，
粗浅讲，太严格，太龟毛，您要它怎么收敛？
所以罗！ Stata手册也建议，应当对资料多多调查，特别是针对大样本资料，two step，应当是您的首选，因为它很稳定地给出您初步的结果【也就是说它很容易收敛，会很快给您报表答案啦！】。
至于两者背后的原理，假设的不一样，请自己去看Wooldridge的panel data那本书，您可以知道，
它们在两误差项的关联假设有所不一，数学式子自己去查吧！
最后，您能有这种提问是好事，从实证上，反推背后的计量理论，
这算把实证与理论的相结合阿！ 有许多人！ 自认为计量理论很懂，但当实证问题产生，或者操做上会出现的状况，他们也不清楚！ 我比较笨！ 我常这样想！ 当我实证产生问题，我会去想想为什么，而且从中搞懂的计量理论知识，我更有感觉！ 而且我也比较懂地如何去做，我个人认为这比较务实，虽然这种步调很慢，但学到了！ 通通是自己的！ 而且也比较放心！ 因为懂得如何去操做！
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YHXLW 发表于
就是看的伍德里奇的 表示介绍得太简单导致看不懂。。。求大牛略解释一下啊！~不要说太简单啦！
Wooldridge的书我到现在还在看呢!
依Wooldridge那本panel data的书，mle与two-step最大不同点在假设上。【参见Wooldridge那本panel data第二版书中的第十九章 808页】
粗浅来说，mle有著更强的假设，所以它相对two-step来说，比较有效，【数学式子请自行看书】
但这种较严格的假设，使得它在实证上中的估计难以收敛。
而two-step，因为有著较稳定输出的估计，所以Stata手册建议特别对大样本的资料，
建议先行以two-step来进行估计，因为它保证几乎一定会有估计出的报表结果给您！
参考看看！ 通常有这种问题是好事，除了对Stata操做更理解，对计量理论也加深了！
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楼主看的估计是初级版本的wooldridge的书
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rt 感激不尽 查了半天没有
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&&005C：下面有几本书是关于计量经济学与stata结合的书，
& && && &把这几本书看了，计量经济学的一般问题都可以解决。
& && &&&（1）Microeconometrics using stata （ Cameron , Trivedi-2009)
& && && && &
& && &&&（2）Using Stata For Principles of Econometrics(3rd Edition)
& && && && &
& && &&&（3）An Introduction to Modern Econometrics Using Stata
& && && && &
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更直接的做法，在stata中输入help heckman，有详细的说明。还不太明白，就去看手册。
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1000论坛币
本帖最后由 econfj 于
03:25 编辑
heckman是两步:choice＋reg.如果是choice+choice+reg，用什么模型？
遇到这样一个问题：
在merger and acquisition的时候，公司要请投行做financial advisor，并且支付advisor fee。
现在dependent variable是：advisor fee。independent variables是一些影响因素。每一个observation是一个bank－firm pair。
样本集合有三类样本组成：
1.bank帮firm做avisor，并且公布advisor fee。
2.bank帮firm做advisor，不公布advisor fee。这个情况不少，占70-80%
3.bank没有帮firm做advisor，也就不会有advisor fee的数据了。
也即，第一个choice：bank 要不要帮firm做advisor，第二个choice:帮firm做了advisor，要不要公布advisor fee。第三步才是一个，有关advisor fee对一些因素的regression。
有很多的，如郭凤鸣、张世伟：《国有部门和非国有部门中的性别工资差异——一个基于双重样本选择模型的经验研究》，《数量经济与技术经济研究》2010年第12期。
载入中......
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有很多的，如郭凤鸣、张世伟：《国有部门和非国有部门中的性别工资差异——一个基于双重样本选择模型的经验研究》，《数量经济与技术经济研究》2010年第12期。
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这是一个重要的方法，值得研究
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用heckprob＋ols怎么样？
大家讨论一下heckprob。。。
只要提供有用信息，就送100币
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这个问题问了很久了，没人知道吗。。。。。。。。
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这个问题的关键在于指出相关模型的具体设定。
（扰动项服从怎样的联合分布）
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有现成的模型来解决这个问题嘛？我的意思是三步一起。
或者也可以方程三步做，不知道有没有现成的资料看一看。
哪位朋友，只要告诉我资料的来源，1000币就是你的，该不会计量上还没有考虑这个问题？这种三步走，在金融（国外意义的）上常见，但是一般直接把数据限制，去除第一步。但这是有问题的。没读过国内的杂志，不太清楚国内文章这种问题多不多。
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econfj 发表于
用heckprob＋ols怎么样？
大家讨论一下heckprob。。。
只要提供有用信息，就送100币我认为可以，我就是这么做的，也可试一试double hurdle model
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