chap11受限被解釋變量ppt課件

1、主要內(nèi)容斷尾回歸模型截取回歸模型樣本選擇模型實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)11-1：斷尾回歸模型：斷尾回歸模型實(shí)驗(yàn)根本原理實(shí)驗(yàn)根本原理實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及數(shù)據(jù)來源實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及數(shù)據(jù)來源本書附帶光盤本書附帶光盤data文件夾下的文件夾下的“l(fā)aborsupply.dta任務(wù)文件給出了任務(wù)文件給出了1975年婦女勞動(dòng)供應(yīng)的一些數(shù)據(jù)，主年婦女勞動(dòng)供應(yīng)的一些數(shù)據(jù)，主要變量有：要變量有：lfp=各婦女在各婦女在1975年能否任務(wù)該變量取年能否任務(wù)該變量取1表示該婦女在表示該婦女在1975年有任務(wù)，年有任務(wù)，whrs=婦女的任務(wù)時(shí)婦女的任務(wù)時(shí)間，間，kl6=年齡小于年齡小于6歲的孩子個(gè)數(shù)，歲的孩子個(gè)數(shù)，k618=年齡在年齡在6歲歲到到18歲

2、之間的孩子個(gè)數(shù)，歲之間的孩子個(gè)數(shù)，wa=婦女的年齡，婦女的年齡，we=婦女婦女的受教育年限。很顯然，當(dāng)某婦女在的受教育年限。很顯然，當(dāng)某婦女在1975年沒有任務(wù)年沒有任務(wù)時(shí)，我們察看到的該婦女的任務(wù)時(shí)間為時(shí)，我們察看到的該婦女的任務(wù)時(shí)間為0。利用這些數(shù)據(jù)，我們要研討各個(gè)要素對婦女勞動(dòng)時(shí)間利用這些數(shù)據(jù)，我們要研討各個(gè)要素對婦女勞動(dòng)時(shí)間的影響，并講解斷尾回歸模型的擬合與預(yù)測。的影響，并講解斷尾回歸模型的擬合與預(yù)測。實(shí)驗(yàn)操作指點(diǎn)實(shí)驗(yàn)操作指點(diǎn)1 利用普通最小二乘法進(jìn)展回歸利用普通最小二乘法進(jìn)展回歸我們首先利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)展普通最小二乘回歸。鍵入我們首先利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)展普通最小二乘回歸。鍵入以下命令：以下

3、命令：regress whrs kl6 k618 wa we if whrs 0其中，被解釋變量為其中，被解釋變量為whrs，解釋變量為，解釋變量為kl6、k618、wa和和we，條件語句，條件語句if闡明，我們對婦女任務(wù)時(shí)間大于闡明，我們對婦女任務(wù)時(shí)間大于0的數(shù)據(jù)進(jìn)展回歸。的數(shù)據(jù)進(jìn)展回歸。這里，我們主要是為了和后面斷尾回歸的結(jié)果進(jìn)展比這里，我們主要是為了和后面斷尾回歸的結(jié)果進(jìn)展比較。較。2 斷尾回歸的操作斷尾回歸的操作斷尾回歸的根本命令為：斷尾回歸的根本命令為：truncreg depvar indepvar if in weight ,options其中，其中，truncreg代表代表“斷

4、尾回歸的根本命令語句，斷尾回歸的根本命令語句，depvar代表被解釋變量的稱號，代表被解釋變量的稱號，indepvar代表解釋代表解釋變量的稱號，變量的稱號，if代表?xiàng)l件語句，代表?xiàng)l件語句，in代表范圍語句，代表范圍語句，weight代表權(quán)重語句，代表權(quán)重語句，options代表其他選項(xiàng)。表代表其他選項(xiàng)。表11.2顯示了各顯示了各options選項(xiàng)及其含義。選項(xiàng)及其含義。對于“l(fā)aborsupply.dta的數(shù)據(jù)而言，1975年沒有任務(wù)的婦女的勞動(dòng)時(shí)間都被設(shè)定為0，現(xiàn)實(shí)上也就是其詳細(xì)勞動(dòng)時(shí)間的數(shù)據(jù)沒有被統(tǒng)計(jì)到，這樣，我們可以進(jìn)展一個(gè)左端斷尾的回歸，命令如下：truncreg whrs kl6

5、k618 wa we, ll(0)這里，選項(xiàng)ll(0)設(shè)定左端斷尾的下限為0。3 斷尾回歸的預(yù)測斷尾回歸的預(yù)測下面，我們結(jié)合本例對選項(xiàng)進(jìn)展詳細(xì)的闡明。1.擬合的規(guī)范誤stdp也被稱作standard error of the fitted value，可以將其看做觀測值處于均值程度下的規(guī)范誤。預(yù)測的規(guī)范誤stdf也被稱作the standard error of the future or forecast value，指的是每個(gè)觀測值的點(diǎn)預(yù)測的規(guī)范誤。根據(jù)兩種規(guī)范誤的計(jì)算公式可知，stdf預(yù)測的規(guī)范誤總是比stdp預(yù)測的要大。我們對上面的斷尾回歸進(jìn)展默許預(yù)測以及stdp和stdf的預(yù)測，采用

6、如下命令：predict ypredict p, stdppredict f, stdflist whrs y p f in 1/10其中，第一步為默許預(yù)測，并將預(yù)測值命名為y；第二步預(yù)測的是擬合的規(guī)范誤，并將預(yù)測值命名為p；第三步預(yù)測的是預(yù)測的規(guī)范誤，并將其命名為f；最后一步列出原序列值whrs和各預(yù)測值的前10個(gè)觀測值。實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)11-2：截取回歸模型：截取回歸模型實(shí)驗(yàn)根本原理實(shí)驗(yàn)根本原理實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及數(shù)據(jù)來源實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及數(shù)據(jù)來源我們要研討汽車分量對每加侖耗油下行駛的路程的影我們要研討汽車分量對每加侖耗油下行駛的路程的影響，運(yùn)用本書附帶光盤的響，運(yùn)用本書附帶光盤的data文件夾下的文件夾下的“us

7、aauto.dta任務(wù)文件。主要變量有：任務(wù)文件。主要變量有：mpg=每加每加侖汽油所行駛的英里數(shù)，侖汽油所行駛的英里數(shù)，weight=汽車的分量等。汽車的分量等。利用利用“usaauto.dta的數(shù)據(jù)，我們會講解截取回歸的數(shù)據(jù)，我們會講解截取回歸的操作及預(yù)測。的操作及預(yù)測。需求闡明的是，這個(gè)數(shù)據(jù)本身不是截取數(shù)據(jù)，但為了需求闡明的是，這個(gè)數(shù)據(jù)本身不是截取數(shù)據(jù)，但為了展現(xiàn)展現(xiàn)tobit回歸的相關(guān)操作，我們會對數(shù)據(jù)進(jìn)展處置，回歸的相關(guān)操作，我們會對數(shù)據(jù)進(jìn)展處置，然后講解相關(guān)命令的操作。然后講解相關(guān)命令的操作。實(shí)驗(yàn)操作指點(diǎn)實(shí)驗(yàn)操作指點(diǎn)1 普通最小二乘回歸普通最小二乘回歸為了與數(shù)據(jù)處置后的為了與數(shù)據(jù)處

8、置后的tobit回歸進(jìn)展比較，我們這里先回歸進(jìn)展比較，我們這里先進(jìn)展進(jìn)展OLS回歸?；貧w。鍵入命令：鍵入命令：generate wgt=weight/1000regress mpg wgt其中，第一步為生成一個(gè)新變量其中，第一步為生成一個(gè)新變量wgt，其值為變量，其值為變量weight的的1/1000。第二步為。第二步為mpg對對wgt的回歸。的回歸。2 截取回歸的操作截取回歸的操作截取回歸的根本命令為：截取回歸的根本命令為：tobit depvar indepvar if in weight, ll(#) ul(#) options其中，其中，tobit代表代表“截取回歸的根本命令語句，截取

9、回歸的根本命令語句，depvar代表被解釋變量的稱號，代表被解釋變量的稱號，indepvar代表解釋代表解釋變量的稱號，變量的稱號，if代表?xiàng)l件語句，代表?xiàng)l件語句，in代表范圍語句，代表范圍語句，weight代表權(quán)重語句，代表權(quán)重語句，options代表其他選項(xiàng)?？捎么砥渌x項(xiàng)?？捎玫牡膐ptions選項(xiàng)包括選項(xiàng)包括offset()、vce()、level()等，其含等，其含義和斷尾回歸處一樣。此外，義和斷尾回歸處一樣。此外，ll表示左截取點(diǎn)，表示左截取點(diǎn)，ul表表示右截取點(diǎn)，這兩個(gè)選項(xiàng)至少需求設(shè)定一個(gè)，可以同示右截取點(diǎn)，這兩個(gè)選項(xiàng)至少需求設(shè)定一個(gè)，可以同時(shí)設(shè)定。對于時(shí)設(shè)定。對于ll和和ul

10、選項(xiàng)，可以設(shè)定截取點(diǎn)的值，也選項(xiàng)，可以設(shè)定截取點(diǎn)的值，也可以不設(shè)定。當(dāng)只鍵入可以不設(shè)定。當(dāng)只鍵入ll或或ul選項(xiàng)而不設(shè)定截取點(diǎn)的選項(xiàng)而不設(shè)定截取點(diǎn)的值時(shí)，值時(shí)，tobit命令會自動(dòng)設(shè)定被解釋變量的最小值為左命令會自動(dòng)設(shè)定被解釋變量的最小值為左截取點(diǎn)當(dāng)截取點(diǎn)當(dāng)ll選項(xiàng)被設(shè)定時(shí)，被解釋變量的最大值選項(xiàng)被設(shè)定時(shí)，被解釋變量的最大值為右截取點(diǎn)當(dāng)為右截取點(diǎn)當(dāng)ul選項(xiàng)被設(shè)定時(shí)。選項(xiàng)被設(shè)定時(shí)。下面，我們經(jīng)過例子來加深對命令的了解。在“usaauto.dta任務(wù)文件中，變量mpg的最小值為12，最大值為41。假定我們的數(shù)據(jù)為截取數(shù)據(jù)，當(dāng)mpg的真實(shí)值小于或等于20時(shí)，我們只知道其不超越20，而不知道詳細(xì)的取值

11、。我們先對數(shù)據(jù)進(jìn)展變換，運(yùn)用命令：replace mpg=20 if mpg=20即，將小于或等于20的mpg值設(shè)為20。然后，我們進(jìn)展tobit回歸：tobit mpg wgt, ll 這里，要留意選項(xiàng)是兩個(gè)小寫的字母el，而不是數(shù)字1?，F(xiàn)實(shí)上，我們沒有必要先運(yùn)用replace命令，直接運(yùn)用選項(xiàng)ll(20)就可以得到圖11.5的結(jié)果。前面之所以要對數(shù)據(jù)進(jìn)展變換，主要是為了提示讀者，tobit命令是用于截取數(shù)據(jù)的。在實(shí)踐的研討中，假設(shè)數(shù)據(jù)類型非截取，直接運(yùn)用regress就可以了；只需在數(shù)據(jù)為截取數(shù)據(jù)時(shí)，才有必要運(yùn)用tobit。3 tobit回歸的預(yù)測回歸的預(yù)測實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)11-3：樣本選擇模型：

12、樣本選擇模型實(shí)驗(yàn)根本原理實(shí)驗(yàn)根本原理實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及數(shù)據(jù)來源實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及數(shù)據(jù)來源樣本選擇模型的一個(gè)經(jīng)典例子是婦女工資的決議。假樣本選擇模型的一個(gè)經(jīng)典例子是婦女工資的決議。假定工資收入與教育、年齡等相關(guān)，但只需婦女選擇任定工資收入與教育、年齡等相關(guān)，但只需婦女選擇任務(wù)時(shí)我們才干察看到其工資收入。假設(shè)婦女是隨機(jī)決務(wù)時(shí)我們才干察看到其工資收入。假設(shè)婦女是隨機(jī)決議能否任務(wù)，那么就沒有樣本選擇的問題。但現(xiàn)實(shí)上，議能否任務(wù)，那么就沒有樣本選擇的問題。但現(xiàn)實(shí)上，決議能否任務(wù)的選擇并不是隨機(jī)的。只需當(dāng)雇主提供決議能否任務(wù)的選擇并不是隨機(jī)的。只需當(dāng)雇主提供的工資高于婦女的保管工資的工資高于婦女的保管工資reservat

13、ion wage時(shí)，時(shí)，該婦女才會決議去任務(wù)。該婦女才會決議去任務(wù)。當(dāng)存在樣本選擇問題時(shí)，我們需求找到至少一個(gè)這樣當(dāng)存在樣本選擇問題時(shí)，我們需求找到至少一個(gè)這樣的變量，它能影響被解釋變量能否被觀測到，卻對觀的變量，它能影響被解釋變量能否被觀測到，卻對觀測到的因變量沒有影響。在婦女工資問題中，家中兒測到的因變量沒有影響。在婦女工資問題中，家中兒童數(shù)量就是一個(gè)適宜的選擇。顯然，家中兒童數(shù)量可童數(shù)量就是一個(gè)適宜的選擇。顯然，家中兒童數(shù)量可以影響婦女的保管工資，從而影響其能否任務(wù)；但對以影響婦女的保管工資，從而影響其能否任務(wù)；但對于任務(wù)中的婦女，家中兒童數(shù)量并不會影響雇主提供于任務(wù)中的婦女，家中兒童數(shù)

14、量并不會影響雇主提供的工資。的工資。我們利用本書附帶光盤data文件夾下的“fwage.dta任務(wù)文件，來進(jìn)展婦女工資決議模型的研討。主要變量包括：wage=婦女的工資收入，education=教育程度，age=年齡，married=能否結(jié)婚，children=家中兒童數(shù)量，county=居住地。利用這些數(shù)據(jù)，我們會講解樣本選擇問題的heckman回歸的操作以及相關(guān)的預(yù)測。實(shí)驗(yàn)操作指點(diǎn)實(shí)驗(yàn)操作指點(diǎn)1 heckman回歸的操作回歸的操作下面，我們利用“fwage.dta的數(shù)據(jù)進(jìn)展樣本選擇模型的回歸分析。我們以為，婦女的工資是教育程度和年齡的函數(shù)，而婦女能否選擇任務(wù)的影響要素是其保管工資受婚姻情況

15、、家中兒童數(shù)量影響以及雇主提供的工資受教育程度和年齡的影響。1根本的heckman回歸我們首先運(yùn)用默許的極大似然函數(shù)法進(jìn)展估計(jì)。命令為：heckman wage educ age, select(married children educ age)這里，被解釋變量為wage，解釋變量為educ和age。選項(xiàng)select()闡明，選擇方程的解釋變量為married、children、educ和age。2兩步法的heckman回歸當(dāng)數(shù)據(jù)集比較大時(shí)，極大似然估計(jì)非常耗時(shí)，兩步法就提供了一種很好的替代。鍵入命令：heckman wage educ age, select(married childre

16、n educ age) twostep mills(m)其中，選項(xiàng)twostep闡明運(yùn)用兩步法的heckman回歸。選項(xiàng)mills()會生成一個(gè)新變量，計(jì)算出各樣本的逆米爾斯比率，即樣本不被選擇的能夠性。我們這里給該變量命名為m。此外，需求闡明的一點(diǎn)是，選項(xiàng)nshazard(newvar)具有和選項(xiàng)mills(newvar)完全一樣的作用。3穩(wěn)健的heckman回歸我們可以運(yùn)用vce(robust)獲得穩(wěn)健規(guī)范差，或利用vce(cluster varname)獲得聚類穩(wěn)健規(guī)范差。例如，我們以為工資的方差能夠隨居住地county的不同而不同，可以鍵入命令：heckman wage educ ag

17、e, select(married children educ age) vce(cluster county)這里，選項(xiàng)vce(cluster county)設(shè)定了規(guī)范差按變量county聚類。4設(shè)定選擇方程的因變量我們可以對選擇方程設(shè)定因變量。鍵入命令：gen dwage=(wage.)heckman wage educ age, select(dwage = married children educ age)這里，第一句命令表示產(chǎn)生變量dwage，當(dāng)wage.時(shí)，dwage=1；當(dāng)wage為缺失值時(shí)，dwage=0。第二句命令中，select()選項(xiàng)設(shè)定了dwage為選擇方程的因變量。

18、2 heckman回歸的預(yù)測回歸的預(yù)測對對heckman回歸進(jìn)展預(yù)測的根本命令為：回歸進(jìn)展預(yù)測的根本命令為：predict type newvar if in , statistic nooffset其中，其中，predict代表預(yù)測的根本命令語句，代表預(yù)測的根本命令語句，newvar代表生代表生成的新變量的稱號，成的新變量的稱號，type代表新變量的類型，代表新變量的類型，if代表?xiàng)l件代表?xiàng)l件語句，語句，in代表范圍語句，代表范圍語句，statistic代表進(jìn)展預(yù)測的統(tǒng)計(jì)量。代表進(jìn)展預(yù)測的統(tǒng)計(jì)量?？捎玫目捎玫膕tatistic選項(xiàng)包括表選項(xiàng)包括表11.3中斷尾回歸預(yù)測的一切選項(xiàng)中斷尾回歸預(yù)測

19、的一切選項(xiàng)以及表以及表11.6的選項(xiàng)。的選項(xiàng)。對于婦女工資決議的模型，默許的預(yù)測將給出各婦女的工資的線性預(yù)測值。假設(shè)我們想知道參與任務(wù)的婦女的期望工資，我們可以利用ycond選項(xiàng)。quietly heckman wage educ age, select(married children educ age)predict yc, ycondsummarize wage yc if wage!= .其中，第一步為進(jìn)展heckman回歸，且命令quietly闡明不顯示該回歸的結(jié)果；第二步是對參與任務(wù)的婦女的期望工資的預(yù)測，且將新變量命名為yc；第三步獲得wage非缺失值的觀測值的wage和yc的描畫統(tǒng)計(jì)量。假設(shè)我們想知道一切婦女的期望工資，可以經(jīng)過yexpected選項(xiàng)實(shí)現(xiàn)。這時(shí)，經(jīng)過樣本選擇方程決議該婦女預(yù)期能否參與任務(wù)，假設(shè)預(yù)期不參與，那么其期望工資為0。predict ye, yexpectedgen wage1=wagereplace wage1=0 if wage1= .sum ye wage1 其中，第一步是對一切婦女期望工資進(jìn)展預(yù)