Ters Mills oranının katsayısının yorumlanması

Ters Değirmen oranı (lambda) katsayısını iki aşamalı Heckman modelinde nasıl yorumluyorsunuz ?

Diyelim ki şu modelimiz var:

$$y_{i}^{*}=x_{i}'\beta + \epsilon_{i} \quad \textrm{for} \quad i=1,\ldots,n$$

Biz birkaç yolla bu düşünebilirsin ama tipik prosedür bize ücret birey üzerinde gözlenen özelliklerin etkisinin tahmin çalışırken hayal etmek olduğunu düşünüyorum kazanır. Doğal olarak, çalışmamayı seçen bazı insanlar vardır ve potansiyel olarak çalışma kararı aşağıdaki şekilde modellenebilir: ise sıfırdan büyük, biz gözlemlemek ve biz sadece yapamaz değilse kişi için maaş almak. olarak önyargılı tahminlere yol açacağını bildiğinizi varsayıyorum.$i$

$$d_{i}^{*}=z_{i}'\gamma + v_{i} \quad \textrm{ for } \quad i =1,\ldots,n$$ $d_{i}^{*}$$y_{i} = y_{i}^{*}$$E[\epsilon_{i}|z_{i},d_{i}=1]\neq 0$bazı durumlarda. Heckman'ın İki Adımlı prosedürü ile test edebileceğimiz, bunun geçerli olabileceği bazı koşullar vardır. Aksi takdirde, OLS sadece yanlış tanımlanmıştır.

Heckman bu seçim yanlılığı durumundaki içselliği açıklamaya çalıştı. Bu nedenle, endojenlikten kurtulmaya çalışmak için Heckman, ilk önce MLE probit aracılığıyla, genellikle bir dışlama kısıtlaması kullanarak tahmin etmemizi önerdi . Daha sonra, bir ajanın bir ajanın kararının kümülatif olasılığı üzerinde çalışmaya karar vermesi olasılığını söyleyen bir Ters Değirmen Oranı tahmin ediyoruz, yani: $\gamma$

$$\lambda_{i} = \frac{\phi(z_{i}'\gamma)}{\Phi(z_{i}'\gamma)}$$

Not: probit kullandığımız için aslında tahmin ediyoruz .$\gamma/\sigma_{v}$

Yukarıda belirtilen değeri . Bunu, endojenliği kontrol etme aracı olarak kullanıyoruz, yani hata teriminin çalışma kararının kazanılan ücreti etkilediği kısmı. Yani, ikinci adım aslında: $\hat{\lambda}_{i}$

$$y_{i} = x_{i}'\beta + \mu{\hat{\lambda_{i}}} + \xi_{i}$$

Yani, sonuçta, sorunuz nasıl yorumlamak etmektir doğru?$\mu$

, katsayısının yorumu : $\mu$

$$\frac{\sigma_{\epsilon{v}}}{\sigma_{v}^{2}}$$

Bu bize ne anlatıyor? Bu, çalışma kararı ile çalışma kararındaki değişime göre kazanılan ücret arasındaki kovaryansın bir kısmıdır. Bu nedenle seçim yanlılığı testi veya olup olmadığına dair bir t-testidir .$\mu=0$${\rm cov}(\epsilon,{v})=0$

Umarım bu size mantıklı gelir (ve ben berbat bir hata yapmadım).