Re: [問題] heckman model 主要變數被drop掉
※ 引述《ahomai (ahomai)》之銘言：
: 想要請問一下一個搞了很久一直搞不定的問題：
: 在下論文的主題與自選擇（self selection）有關
: 所以選用heckman two stage model
: 並以stata的heckprob指令來跑....跑出結果
: 主要研究x1對於y的影響
: 第一階段是選擇模型 為probit model
: x1是dummy variable 且因涉及到個人的選擇
: 所以以x1為因變數 其他x2 x3 x4 x5 x6為自變數
: 估計出一個lambda 來修正自選擇問題
: 第二階段是主要模型 用MLE
: y為因變數 其他x1 x2 x3 x4 x5 lambda
: （很多書都強調至少要有一個變數和第一階段不同，所以既然x6對y不顯著 就不放）
: ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
: 問題是：
: 用SAS也好 STATA也好 x1在第二階段都會被drop掉
: stata 是說 because of collinearity
: sas 是說 x1 = intercept
: 那麼我不就沒有辦法研究x1對y的影響了嗎？
: （我看皮耳森相關係數 x1 與 x2 x3 x4的p值都是0.000 是否是這個緣故呢？？）
不是沒辦法研究 可能需要換一個方法
在 heckman selection model 中
x1(DV=0,1) 不該納入 第二階段的估計
以消費者對有機農產品的願付價格為例
1st stage 願不願意多付錢購買有機農產品 (0,1) 樣本數為n1
2nd stage 願意多付錢的人 再問願付價格 樣本數為n2
從以上例子我們可以發現 在第二階段中 僅剩下願意付的人 (所以 n1 > n2)
因此 願不願意付這個問題(x1變數) 在第二階段中 都只剩 "1" 的值
所以不能納入模型中估計
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◆ From: 140.112.86.205
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