选择性样本模型-tobit模型37页PPT
tobit模型公式(一)
tobit模型公式(一)Tobit模型公式Tobit模型是一种常用的统计模型，用于处理有截断取值的数据。
在该模型中，有些观测值可能无法被观测到，只能观测到其上限或下限。
下面列举了Tobit模型的相关公式，并通过示例进行解释说明。
Tobit模型Tobit模型是由Tobin于1958年提出的，用于处理存在自我选择（指对于某些观测值可能不可观测）的取值。
在Tobit模型中，存在两个阶段的生成过程：一个线性回归方程用于预测变量取值的期望，以及一个二项分布模型来描述观测值的可能取值范围。
Tobit模型公式Tobit模型可以表示为以下公式：1.观测方程： [观测方程]( [观测方程](其中，[观测方程](2.似然函数： [似然函数](其中，[似然函数](3.最大似然估计：最大似然估计的目标是最大化似然函数，从而找到最优的回归系数和误差项方差。
示例解释假设我们想研究商品房的售价与面积之间的关系，但房价数据存在下限（价格为0），无法观测到低于该下限的房价。
我们可以使用Tobit模型来估计房价与面积之间的线性关系。
首先，我们根据样本数据拟合Tobit模型，得到回归系数和误差项方差的最大似然估计。
然后，我们可以根据估计的回归系数，计算面积对房价的影响。
最后，我们可以使用模型进行预测，根据不同的面积值估计对应的房价。
通过Tobit模型，我们可以得出结论，面积与房价呈正相关关系，面积越大，房价越高。
这可以帮助我们了解房价的形成机制，并为房地产市场的决策提供参考。
总结Tobit模型是一种用于处理有截断取值的数据的统计模型。
通过估计回归系数和误差项方差，Tobit模型可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行预测。
在实际应用中，Tobit模型在经济学、金融学等领域被广泛使用。
tobit模型的拟合优度
tobit模型的拟合优度以tobit模型的拟合优度为题，进行创作一、什么是tobit模型拟合优度？Tobit模型是一种用于处理存在截断（censored）或右侧截断（right-censored）数据的统计模型。
在某些情况下，我们无法观测到完整的数据，而是只能观测到其上限或下限。
Tobit模型通过最大似然估计来估计模型参数，并评估模型对数据的拟合程度，即拟合优度。
评估tobit模型的拟合优度主要使用两个指标：似然比比较和贝叶斯信息准则（BIC）。
1. 似然比比较：通过比较拟合tobit模型和只包含截断值的模型，计算似然比统计量。
如果统计量显著不为零，即拟合tobit模型比只包含截断值的模型更好，说明tobit模型对数据的拟合程度较好。
2. BIC：贝叶斯信息准则是一种模型选择准则，它考虑了模型的复杂度和拟合优度。
BIC值越小，说明模型对数据的拟合越好。
三、如何提高tobit模型的拟合优度？1. 改进模型：可以尝试不同的变量组合或添加交互项，以提高模型的拟合优度。
此外，还可以考虑使用其他统计模型来拟合数据，例如零膨胀模型或混合效应模型。
2. 增加样本量：增加样本量可以提高模型的拟合优度。
如果可能的话，可以尝试收集更多的数据以提高模型的准确性。
3. 检查模型假设：检查模型的假设是否合理，例如正态分布假设、线性关系假设等。
如果假设不成立，可以考虑使用非参数方法或拟合其他适合的模型。
四、结语Tobit模型的拟合优度是评估模型对数据的拟合程度的重要指标。
通过比较似然比统计量和BIC值，可以评估模型的拟合程度并进行模型选择。
通过改进模型、增加样本量和检查模型假设，可以进一步提高tobit模型的拟合优度。
在实际应用中，我们应该根据具体问题和数据情况选择合适的评估指标和改进方法，以获得更好的拟合结果。
讲义10二元选择摸型
补充材料：二元选择摸型如果回归模型的解释变量中含有定性变量，则可以用虚拟变量处理之。
在实际经济问题中，被解释变量也可能是定性变量。
如通过一系列解释变量的观测值观察人们对某项议案的态度，支持还是反对；某个事件的最终结果是成功，还是失败等。
当被解释变量为定性变量时怎样建立模型呢？这就是要介绍的二元选择模型或多元选择模型（离散选择模型）。
这里主要介绍三种模型，Tobit（线性概率）模型，Probit（概率单位）模型和Logit模型。
1．Tobit（线性概率）模型Tobit模型的形式如下，y i = α + β x i + u i(1)其中x i为定量解释变量，y i为二元选择变量，u i为随机误差项。
此模型由James Tobit提出，因此得名。
设1 （若是第一种选择）y i =0 （若是第二种选择）1.21.00.80.60.40.20.0-0.2320340360380400对y i取期望，E(y i) = α + β x i(2) 下面研究y i的分布。
因为y i只能取两个值，0和1，所以y i 服从两点分布。
把y i的分布记为，P( y i = 1) = p iP( y i = 0) = 1 - p i则E(y i) = 1 (p i) + 0 (1 - p i) = p i(3)由（2）和（3）式有p i = α + β x i（y i的样本值是0或1，而预测值是概率。
）(4)以p i = - 0.2+ 0.05 x i 为例，说明x i 每增加一个单位，则采取第一种选择的概率增加0.05。
假设用这个模型进行预测，当预测值落在[0，1] 区间之内（即x i取值在[4, 24] 之内）时，则没有什么问题；但当预测值落在[0，1] 区间之外时，则会暴露出该模型的严重缺点。
因为概率的取值范围是[0，1]，所以此时必须强令预测值（概率值）相应等于0或1（见图1）。
线性概率模型常写成如下形式，1, α + β x i ≥ 1p i = α + β x i , 0 < α + β x i < 1 (5) 0, α + β x i ≤ 0图1然而这样作是有问题的。
tobit模型
y xi i
* i
i ~ N (0, )
2
y yi 0
* i
if y 0 if y 0
* i * i
2、Tobit模型
2.2第二类Tobit模型
y x1i 1 1i
* 1i
y x2i 2 2i
* 2i
y2i
* y2 i 0
if if
if y1*i 0 * if y1 i 0 if if if if
* y1 i 0
* y1 i 0
* y1 i 0 * y1 i 0
i 1,2,....,n
* y3 i 0
2、Tobit模型
2.5 第五类Tobit模型
* y1 i x1i 1 1i * y2 i x2i 2 2i * y3 i x3i 3 3i
y2i
y3i
* y2 i 0
if if
if if
* y1 i 0 * y1 i 0
i 1,2,....,n
* y3 i 0
* y1 i 0
* y1 i 0
3、Tobit模型变量的概率分布（基本模型）
y xi 0 xi P( yi 0) P( y 0) P( ) xi xi ( ) 1 ( )
* i * i
1 P( yi ) P( y ) e 2
* i
yi x i 2
2 2
4、Tobit模型的最大似然估计（基本模型）
yi x i 2
2 2
1 L e 2 yi 0
1 (
tobit与选择性样本
0(
xi
)xi
(
xi
)
.
17
3、 x k对于y的边际影响
E(y| xk
x)(x/)k
结论：在数据存在截取的情况下，x k 对于y的
边际影响通过两个渠道产生作用：首先影
响 ( x )，即观测值是否被截取的概率，其次 是通过 影响y*的大小，从而影响被观察到
的y值的大小。当
于
k
时(x，) 边1 际影响等
由于我们面对的是断尾数据，因此考虑 E(y2|y11,x) 是有意义的。
E(y2| y1 1,x)E(y2*| y1* 0,x)
E(x222| x111 0) x22E(2|1 x11)
因为 21
.
37
所以
E(y2| y11,x)x22E(1|1x11) x22E(1|1x11)x22 ((xx1111)) x2212(x11)
i~N (0,2) Pri (xi)P ri (x i)1 (x i) (x i)
即 P ri(y0|xi)(xi) P ryi(0|xi)1(xi)
.
14
（2）当 yi 0 时的条件期望
其中， (.) Ratio）
(.)
(.)
为逆米尔斯比（Inverse Mills
.
15
E(yi | yi 0,xi) E(xii | yi 0,xi)
我们可以对截取数据进行tobit回归，得到系数 的一致估计结果。步骤：
第一，用全部数据采用probit模型，估计 ，, 代 入得到 的估计值。
第二，用y>0的数据，进行y对x和 的OLS估计，
得到系数的一致估计。
.
23
+ 如果样本观测值不是以0为界，而是以某一个数值 a为界，则有
Tobit模型估计方法与应用
Tobit模型估计方法与应用一、本文概述本文旨在全面探讨Tobit模型估计方法及其应用。
Tobit模型，也称为截取回归模型或受限因变量模型，是一种广泛应用于经济学、社会学、生物医学等领域的统计模型。
该模型主要处理因变量在某一范围内被截取或受限的情况，例如，当因变量只能取正值或只能在某一特定区间内变动时。
本文首先将对Tobit模型的基本理论进行阐述，包括模型的设定、参数的估计方法以及模型的检验等方面。
随后，文章将详细介绍Tobit模型在各个领域中的应用案例，包括工资水平、耐用消费品需求、医疗支出等方面的研究。
通过这些案例，我们将展示Tobit模型在处理受限因变量问题时的独特优势和应用价值。
文章还将对Tobit模型的发展趋势和前景进行展望，以期为相关领域的研究提供有益的参考和启示。
二、Tobit模型的基本原理Tobit模型，也称为受限因变量模型或截取回归模型，是一种广泛应用于经济学、社会学、生物医学等领域的统计模型。
该模型主要处理因变量受到某种限制或截取的情况，例如因变量只能取正值、只能在某个区间内取值等。
Tobit模型的基本原理基于最大似然估计法，通过构建似然函数来估计模型的参数。
截取机制：在Tobit模型中，因变量的取值受到某种截取机制的限制。
这种截取机制可以是左截取、右截取或双侧截取。
左截取意味着因变量只能取大于某个阈值的值，右截取则意味着因变量只能取小于某个阈值的值，而双侧截取则限制了因变量的取值范围在两个阈值之间。
潜在变量：在Tobit模型中，通常假设存在一个潜在变量（latent variable），它是没有受到截取限制的因变量。
潜在变量与观察到的因变量之间的关系由截取机制决定。
潜在变量通常假设服从某种分布，如正态分布。
最大似然估计：在给定截取机制和潜在变量分布的假设下，可以通过构建似然函数来估计Tobit模型的参数。
似然函数反映了观察到的数据与模型参数之间的匹配程度。
通过最大化似然函数，可以得到模型参数的估计值。
tobit与选择性样本
假定 yi* xii i ~N(0,2)
观察到：
yi
xii,当y*i
0,当y*i 0
0
2、y的条件期望
在截取的条件下，y的条件期望不再与y*相同
。 yi （1） 的概率yi 分 0布
首先看一下
的概率：
Pyri (0|xi)Pyri* (0|xi)Pxri(i0|xi) Pri (xi)
Tobit模型与样本选择模型
Tobit模型
简单来说，当因变量在正值上连续但是还有 很多机会取值为0，可以使用tobit模型。
文献中有把tobit模型分为五类的说法。
Type I Tobit
假设B*是预算约束下效用最大化得出的 牛肉消费量
Type II Tobit
Type III tobit model
(.)
为逆米尔斯比（
Inverse Mills Ratio）
E(yi | yi 0,xi) E(xii | yi 0,xi)
xi E(i
| i
xi)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
xi
E(i
|
i
xi)
xi
(xi) 1(xi)
xi
E(x| xc) ((cc))
第I类Tobit模型：在零值左截取 的回归模型
1、模型：James Tobin在1958年的文章 “estimation of relationships for limited dependent variables”中，以家 庭耐用消费品为例，讨论了当因变量y在0 点被左截取的时候，如何估计x对y的影响 。因此把在零值左截取的回归模型称为第I 类Tobit模型，是最简单的一种情形。
tobit模型因果推断
tobit模型因果推断
Tobit模型是基于极限取值模型的回归模型，通常用于分析存在截断的数据。
例如，当研究用户的购买行为时，可能存在一定的限制，例如购买金额不能超过某一限制。
Tobit模型可以用于因果推断。
它可以帮助研究者确定具体因素对于购买行为的影响以及限制购买行为的因素。
通过对较大的样本数据集进行分析，研究者可以获得对因果关系的预测。
这种预测可以被用于为营销活动制定策略、最大化销售额或者推广产品。
需要注意的是，在应用Tobit模型时，确保样本数据的质量和数量充足非常重要。
通常，建议使用较大的样本数据集，并进行适当的数据处理以保证数据的可信度。
tobit回归模型 管理学运用
tobit回归模型管理学运用
Tobit回归模型是一种常用的统计方法，用于处理具有截断或被限制因变量的情况。
它被广泛应用于管理学领域中的各种研究，例如市场营销、金融和人力资源管理等。
Tobit回归模型的基本思想是将被截断或被限制的因变量分为两部分：观测到的部分和未观测到的部分。
对于观测到的部分，使用普通最小二乘法进行回归分析；对于未观测到的部分，假设其满足一个概率分布，并通过极大似然估计来估计模型参数。
在管理学中，Tobit回归模型可用于解决多种实际问题。
例如，在市场营销研究中，我们可能对消费者购买某种产品的数量感兴趣，但是由于某些原因（例如供给限制或个人偏好），我们只能观察到购买数量的一个范围。
在这种情况下，Tobit回归可以帮助我们估计影响购买数量的各种因素。
在金融领域，Tobit回归模型可以用于分析股票价格的上下限。
例如，我们可能对某只股票的价格变化感兴趣，但是由于交易所的规定，价格存在一个最低或最高限制。
Tobit回归可以帮助我们理解影响股票价格波动的因素，并预测价格的变动范围。
在人力资源管理中，Tobit回归模型可以用于分析员工薪资的限制情况。
例如，某些组织可能设定了最低工资水平，员工的薪资不能低于这个限制。
Tobit回归可以帮助我们理解影响员工薪资的各种因素，并预测员工薪资的分布情况。
总之，Tobit回归模型在管理学领域中是一种重要的统计方法，
可以用于处理具有截断或被限制因变量的情况。
它可以帮助研究者深入理解和解释各种管理现象，并提供决策支持。
课件：微观面板数据模型 - logitprobit模型Tobit模型
Yit* i X it it
(8.1) E(Yit | X it ) pit P(Yit 1| X it )
1, Yit 0,
Yit* （0 表示已购买住房） Yit* （0 表示未购买住房）
家庭选择购房（Yit 1）的概率,
1 F (i X it ) Yit E(Yit | X it ) it
财大 面板数据与非参数计量
右删失模型
Yit* i Xit it
Yit
Yit* , cu ,
当Yit* cu时 当Yit* cu时
• 在cu处右归并（删失）
财大 面板数据与非参数计量
左右删失模型
Yit* i Xit it
Yit Ycit*l ,
cu
当Yit* cl时 当cl Yit* cu时
财大 面板数据与非参数计量
Ch8 微观面板数据模型
• Ch8.1 微观面板数据模型及估计 • Ch8.2 模型设定检验 • Ch8.3 案例分析
财大 面板数据与非参数计量
Ch8.3 案例分析
① 面板二元离散选择模型 ② 面板Tobit模型
财大 面板数据与非参数计量
面板二元离散选择模型
财大 面板数据与非参数计量
家庭选择不购房（Yit 0）的概率,
P(Yit 0 | X it , ,i ) P(Yit* 0 | X it , ,i )
P(it i X it | X it , ,i )
F (i X it )
1 F (i X it )
P(Yit 0 | Xit ) 1 P(Yit 1| Xit )
当Yit* cu时
• 在cl处左归并（删失）、cu处右归并
财大 面板数据与非参数计量
tobit模型总结
昨天Buker论坛，有个博士师姐的论文中用到Tobit模型，但前提条件不满足，我提出来了，同去的同学说我不给人家一点面子，现在想想好像也是，但，错了就是错了。
Tobit模型有两个前提条件：一、被解释变量必须以正的概率取0；
二、其余非0的样本在0以上呈连续状态。
她的解释变量用的是DEA计算的效率，DEA算的效率是一个相对效率，其中有几个基本的样本点作为最有效率的，这些的效率为1，其余的与这些最优的样本点相比，效率值小于1大于0，但不可能等于0，即不可能哪个样本点完全无效率，这恰恰不能满足Tobit模型的第一个条件。
今天早上，昨晚做报告的张师姐打电话过来，讨论模型的改进，我提议可以在设定时左边不限制，右边限制为1，后来我发现好像不对，左边必须限制，因为如果不限制就默认允许为负数，但如果用Tobit则要限制，但这里很明显不能限制，因为没有哪个值为0。
这样来看，Tobit模型也不可用，比较好的办法，我建议直接使用LPM（线性概率模型），理由是这里不是做预测，所以没什么大的问题，况且，张师姐的论文在用到模型的结论时也仅利用了其影响方向，LPM完全可以胜任。
另一个替代的办法是用1减去效率值，这样被解释变量就是无效率的大小了，这时完全满足Tobit模型的要求。
Tobit模型估计方法与应用(二)
Tobit模型估计方法与应用(二)周华林李雪松2012-10-25 10:12:04 来源：《经济学动态》(京)2012年5期第105〜119页三、Tobit模型的估计I：非联立方程模型1.Tobit模型的MLE 1974年之前的文献对Tobit模型的估计都是采用了MLE这种方法的特点是估计过程比较复杂，计算相当繁琐，而且需要选择一个合理的初始值，但是用这种方法估计出来的结果具有较好的性质，估计值的有效性较好。
Tobin(1958)采用MLE并给出选择初始值的方法，Heckman(1974将Tobit模型扩展成联立(simultaneous)系统方程，沿袭了Tobin(1958)及Gronau(1974)的MLETobin(1958)关注了被解释变量有下限、上限或者存在极限值这类问题的研究，后来人们把具有这种特征的问题研究的模型称为Tobit模型。
Tobin认为受限因变量的重点主要有两个方面，一是受限因变量和别的变量之间的关系，另一是这种关系的假设检验问题。
在这样的问题的研究中，解释变量不仅影响受限变量的概率，也影响非受限因变量的规模大小。
对于这类问题，如果不考虑非受限因变量的解释，而是只考虑受限因变量或是非受限因变量的概率问题，那么Probit分析就能提供一个合适的统计模型；如果不关注观测值的限制性，只是要解释某些变量，多元回归分析也是一种合适的统计技术。
不过，当因变量的信息是有用的时候，丢失这些信息显然会使得研究丧失效率。
Tobin以不同家庭的不同行为选择问题为例，建立了如下受限因变量模型。
假设W是受限因变量，具有下限L：Y=p 0+p l X 1+(JA 十・・+2L [L Y-€<L w= I Y -L YYML相应的概率分布函数为*a I a J其中Z&）足标准正态密度函数&何是标准iF 态分布函数。
对该模型Tobin 提出用MLE 估计似然函数•并用牛顿调七祇附）迭代法求解似然函数最大 值时的欧拉方程.得到受限因变厳模型的估计值口 过程如下。
第7讲_截断与样本选择模型1-Tobit
断尾产生的原因：样本选择
• 样本选择是产生断尾数据的主要原因 • 样本选择的概念
– 是指所观察到的样本由于在抽样的过程中，或多 或少受到因变量取值的影响，而因此成为非随机样 本 – 样本选择的出现一方面与被调查对象的“自选择 ”行为有关，即具有某种特定行为的被调查对象很 容易进入到样本中来，而其它的被调查对象则除出 在外 – 一方面与抽样方案的设计不当有关
• 当被解释变量y的取值在某个范围内，我们 无法获得有关的样本信息时，就出现了数 据断尾的问题
• 从上断尾的数学表述
y*,y* c
y
, y*
c
• 数据断尾实际上是一个样本缺失的问题， 由于缺失的样本在某个截取点之外，所以 就称之为"断尾"
• 在断尾问题中，数据的缺失不是随机的， 它具有系统性，从而导致所得到的样本不 具有对总体的代表性
E(x
|
x
c)
（
c
）
(
c
)
第I类Tobit模型： 在零值左截取的回归模型
• James Tobin在1958年的文章“Estimation of Relationships for Limited Dependent Variables”中，以家庭耐用消费品为例，讨 论了当因变量y在0点被左截取的时候，如 何估计x对y的影响
f (y | y c) f ( y) 1 F(c)
• 从上截取：
F (y | y c) F ( y) F (c)
f (y | y c) f ( y) F (c)
截取变量的期望
• 无截取： E( y) yf ( y)dy
•
从下截取：E(
y
|
y
c)
tobit模型的概率密度函数
tobit模型的概率密度函数
Tobit模型是一种用于处理存在截断或者被观测变量的回归模型。
在Tobit模型中，因变量存在截断，即只有在某个范围内才能被观测到，同时在另一范围内则无法被观测到。
Tobit模型的概率密度函数可以分为两部分来描述，一部分是对于被观测到的值的概率密度函数，另一部分是对于未被观测到的值的概率密度函数。
对于被观测到的值，Tobit模型的概率密度函数通常采用正态分布来描述。
假设观测到的因变量为y，自变量为x，模型可以表示为y = x'β + u，其中u为误差项，通常假设u服从均值为0、方差为σ^2的正态分布。
因此，被观测到的y的概率密度函数可以表示为正态分布的密度函数。
对于未被观测到的值，Tobit模型假设其概率密度函数为单位质量在某个点上的点密度函数，即在截断点上的概率密度为1。
这是因为在Tobit模型中，未被观测到的值在截断点上是确定的，因此其概率密度为1。
综合考虑被观测到和未被观测到的情况，Tobit模型的概率密度函数可以通过组合被观测到和未被观测到的概率密度函数得到。
这样，Tobit模型的概率密度函数就能够全面描述因变量在存在截断或被观测变量的情况下的概率分布情况。
总的来说，Tobit模型的概率密度函数是通过对被观测到和未被观测到的情况分别建模，然后将它们组合在一起得到的。
这样的建模方式能够全面地描述Tobit模型中因变量的概率分布情况。
第四讲 选择性模型
人民大学，2010 年秋，赵忠
13
例 1.
y1i =大学毕业生的工资 y0i =高中毕业生的工资 I i =1 大学毕业 I i =0 高中毕业但没念大学
例 2.
y1i =白领的工资 y0i =蓝领的工资 I i =1 白领 I i =0 蓝领
人民大学，2010 年秋，赵忠
14
例 3.
Roy Model (1951) α1 = 1，α 0 = −1，δ = υi = 0
人民大学，2010 年秋，赵忠
11
例 1.
yi =某种商品的价格 I i = 1购买， I i = 0 不购买
如果没有购买，就不会观测到价格。 例 2. （Heckman 74）(劳动力供给) yi =工资 I i = 1工作 I i = 0 不工作 此模型在经济学中和其他社会科学中应用很广。
人民大学，2010 年秋，赵忠
人民大学，2010 年秋，赵忠 22
（二）估计
1、MLE 2、2－Step 3、I.V. I.V. y = xβ + ε ,
如果E[ x ' ε ] ≠ 0 ⇒ β OLS 有偏如果有一工具变量z，满足： (1) E ( z ' x) ≠ 0 (2) E ( z ' ε ) = 0.则
β 1V = ( z ' x) −1 z ' y, 是β的一致估计。
λ1i =
φ (− wiγ ) 1 − Φ (− wiγ )
ρ = corr (ε1i , ωi )
人民大学，2010 年秋，赵忠 16
E[ y0i | I i = 0] = x0i β 0 + E[ε 0i | ωi ≤ − wiγ ] = x0i β 0 − ρσ 0 λ0i
tobit模型使用条件
tobit模型使用条件
tobit模型使用条件
Tobit模型的使用条件包括：
1. 数据必须是由两部分组成的：一部分是连续的结果变量，另一部分是对这个结果变量的潜在观测值的上限或下限进行的截断或修剪。
2. 数据必须服从正态分布，这意味着对于每个潜在观测值，其实际观测值的分布应该是以一个固定的标准差为中心的钟形曲线。
3. Tobit模型是线性回归模型的一种扩展，因此使用前应先检查数据是否符合线性回归的假设条件，如多元线性关系、常态性、同方差性和独立性等。
4. Tobit模型通常用于探究产生潜在观测值截断或修剪的因素。
因此，研究者应该根据实际情况确认变量的适用性和可解释性，以及模型的可预测性和准确性。
总体来说，T obit模型适用于研究连续结果变量，并且这些结果变量可能存在截断或修剪的情况下。
当然，其使用也需要满足一定的数据假设条件。
《选择模型》PPT课件
对数似然函数为
(7.1.11) (7.1.12)
N
ln L {yiln F (x iβ )(1yi)ln 1 [F (x iβ )](} 7.1.13) i 函数的一阶条件为
lβ n LiN 1 yF iifi (1yi)(1 fF ii) xi 0
(7.1.14)
图7.3 精O选pt课io件npsp对t 话框
21
Option对话框有以下几项设置：
① 稳健标准差 (Robust Standard Errors) 对二元因变
量 模 型 而 言 ， EViews 允 许 使 用 准 - 极 大 似 然 函 数
（Huber/White）或广义的线性模型（GLM）方法估计标
精选课件ppt
16
在回归结果中还提供几种似然函数： ① log likelihood是对数似然函数的最大值L(b)，b是
未知参数 的估计值。
② Avg. log likelihood 是用观察值的个数N去除以对数 似然函数L(b) ，即对数似然函数的平均值。
③ Restr. Log likelihood是除了常数以外所有系数被限 制为0时的极大似然函数L(b) 。
下约束变量的个数的2分布。
⑥ McFadden R-squared是计算似然比率指标，正 像它的名字所表示的，它同线性回归模型中的R2是类似 的。它具有总是介于0和1之间的性质。
精选课件ppt
18
利用式(7.1.10)，分布函数采用标准正态分布，即Probit模型， 例7.1计算结果为
y ˆ i * 7 .4 5 1 .6 2 G 2 3 i 5 0 P .0 8 T A 5U i 1 1 .4 7 C P 2 i E (6 S 7.1.153 I )
tobit模型工具变量法
tobit模型工具变量法
Tobit模型是一种用于处理存在截断或缺失数据的回归模型。
在Tobit模型中，因变量的某些观测值可能无法观察到，或者被观察到但截断在某个固定范围内。
在一些经济学和社会科学研究中，研究者可能面临观测不完整的数据。
例如，个体的收入可能由于税收政策而被截断在某个上限，或者一些个体可能没有收入可观察。
这种情况下，传统的最小二乘法线性回归模型不能适用。
Tobit模型的一个常用的拓展是使用工具变量法。
工具变量法通过引入外生变量作为工具变量，来解决内生性的问题。
工具变量是一种满足一定条件的变量，它与内生解释变量相关，但与误差项不相关。
在Tobit模型中使用工具变量的最常见情况是处理内生截断。
内生截断指的是因为某种内生性的原因，观测到的数据在一定范围内截断。
例如，在研究收入对教育水平的影响时，可能存在一种内生性原因，导致高收入人群选择接受更高的教育，从而导致观测数据中低收入人群的教育水平截断在某个较低的水平上。
通过引入工具变量，Tobit模型可以通过两个方程来建模：一个用于解释未截断的变量，一个用于解释截断的变量。
在估计过程中，可以使用有限信息最大似然估计或其他拟合方法来估计模型的参数。
总之，Tobit模型工具变量法是一种处理存在截断或缺失数据的回归模型的方法。
它通过引入工具变量来解决内生性的问题，使得模型更加准确和可靠。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•
பைடு நூலகம்
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中，哪 里没有 法律， 那里就 没有自 由。— —洛克
•
30、风俗可以造就法律，也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
选择性样本模型-tobit模型
•
26、我们像鹰一样，生来就是自由的 ，但是 为了生 存，我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子，然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理，即使延续时 间再长 ，也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
•
28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来