【2019推荐】面板Tobit模型学习手册 |
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来源:计量经济学服务中心综合整理 转载请联系 一.简介 对于被解释变量的某些观察值被压缩到一个点上的面板数据,可以使用面板 tobit模型进行拟合。 因为无条件固定效应的 tobit模型是有偏的,我们通常考虑随机效应模型,其中,随机效应vi和eit都是iid、服从正态分布、且不相关。 对于观测到的数据yt*,如果其是左端截取的,则我们可以知道真实值yt≤yt*;如果是右端截取的,则可知真实值yt>=yt* 与 Tobit模型类似,我们可以写出面板 tobit模型的分布函数,然后使用最大似然估计法进行估计。 二.操作命令简介 面板Tobit模型模型命令为xttobit,语法格式为: xttobit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options] 其中depvar :被解释变量。 indepvars :解释变量。 noconstant :不含截距项。 ll[(varname|#)] :左删失变量。 ul[(varname|#)] :右删失变量。vce(vcetype) :参数估计量方差协方差矩阵一致估计 if代表条件语句 in代表范围语句, weight代表权重语句, options代表其他选项。 noconstant 模型不包含常数项 offset( varname) 约束变量 varname的系数为1 constraints(constraints) 设定线性约東 collinear 保留多重共线性变量 level(#) 设置置信度,默认为95% vce( type) 设置标准差的类型,包括:oim、 bootstrap和 jackknife tobit 进行似然比检验,原假设为模型是混合 tobit模型 noskip进行模型整体显著性的似然比检验 格式为: xttobit y x1 x2 x3, ll(#) ul(#) tobit 其中ll(#)表示下限, ul(#) 表示上限, tobit表示对原假设进行LR检验。 三.操作应用 webuse nlswork3 xtset idcode xttobit ln_wage union age grade not_smsa south##c.year, ul(1.9) xttobit ln_wage union age grade not_smsa south##c.year, ul(1.9) intpoints(25) xttobit ln_wage union age grade not_smsa south##c.year, ul(1.9) intpoints(25) tobit ◆◆◆◆ 点击上图查看: 点击上图查看: |
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