2SLS ama ikinci aşama Probit

Gözlemsel verilerle nedensellik çıkarmak için araçsal değişken analizi kullanmaya çalışıyorum.

Araştırmamdaki endojenite sorununu ele alacak iki aşamalı en küçük kareler (2SLS) regresyonu ile karşılaştım. Ancak, ilk aşama OLS ve ikinci aşama 2SLS içinde probit olmak istiyorum. Okuma ve araştırmama dayanarak, araştırmacıların 2SLS veya birinci aşama probit ve ikinci aşama OLS kullandıklarını gördüm, ancak elde etmeye çalıştığım başka bir yol değil.

Şu anda Stata kullanıyorum ve Stata ivreg komutu düz 2SLS içindir.

— veronika
kaynak

$X$ $Z$

X_{ben} = bir + Z_{ben}^{'} π + η_{ben}

$X_i = a + Z'_i\pi + \eta_i$

Pr (Y_{ben} = 1 | {\hat{X}}_{ben}) = Pr (β {\hat{X}}_{ben} + ε_{ben} > 0)

$\text{Pr}(Y_i=1|\widehat{X}_i) = \text{Pr}(\beta\widehat{X}_i + \epsilon_i > 0)$

$\widehat{X}_i$

// use a toy data set as example
webuse nlswork

// set up the program including 1st and 2nd stage
program my2sls
    reg grade age race tenure
    predict grade_hat, xb

    probit union grade_hat age race
    drop grade_hat
end

// obtain bootstrapped standard errors
bootstrap, reps(100): my2sls

Bu örnekte, yıllarca süren eğitimin bir sendikada olma olasılığı üzerindeki etkisini tahmin etmek istiyoruz. Yıllarca süren eğitimin içsel olacağı düşünüldüğünde, bunu ilk aşamada yıllarca görev süresi ile uyguluyoruz. Tabii ki, bu yorum açısından bir anlam ifade etmiyor, ancak kodu gösteriyor.

Hem birinci hem de ikinci aşamada aynı eksojen kontrol değişkenlerini kullandığınızdan emin olun. Yukarıdaki örnekte bunlar age, race(duyusal olmayan) enstrüman tenuresadece ilk aşamada bulunur.

— Andy
kaynak

Çok teşekkürler, bu karşılaştığım sorunu çözdü. Tekrar teşekkürler.

— Veronica

Aslında araştırma, logit gibi doğrusal olmayan modeller için, kontrol edilen bir değerden ziyade endojen değişkenle birlikte ilk aşamadaki kalıntıları kullanmak için bir kontrol fonksiyonu yaklaşımı kullanmayı önermektedir. Sık sık ilerlemeler görünse de bkz. Stat.wharton.upenn.edu/~zijguo/…

— robin.datadrivers

Üzgünüm, doğrusal ve doğrusal olmayan modeller için iki yaklaşımı karşılaştırmak için bir alıntı sunmadım. ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2494557

— robin.datadrivers

-1 2SLS tahmincisi fikrini ilk ve / veya ikinci aşamada doğrusal olmayan modellere taşımak genellikle mümkün olmadığı için bu cevabı küçümsemek zorunda kaldım. 1. aşama LS ve 2. aşama probit için doğru olabilir (@Andy bunu desteklemek için bir referansınız var mı?), Ancak en azından bir çok insanın her türlü 2SLS fikrini yaptığını gördüğüm için bir uyarı var. birinci ve ikinci aşamada doğrusal olmayan model vakaların ve bu problemli bir uygulamadır.

— Momo