Como você interpreta o coeficiente de razão inversa de Mills (lambda) no modelo Heckman de duas etapas ?
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Como você interpreta o coeficiente de razão inversa de Mills (lambda) no modelo Heckman de duas etapas ?
Digamos que temos o seguinte modelo:
Podemos pensar sobre isso de algumas maneiras, mas acho que o procedimento típico é nos imaginar tentando estimar o efeito das características observadas no salário individual recebo. Naturalmente, existem pessoas que optam por não trabalhar e, potencialmente, a decisão de trabalhar pode ser modelada da seguinte maneira: Se for maior que zero, observamos y_ {i} = y_ {i} ^ {*} e, caso contrário, simplesmente não fazemos observe um salário para a pessoa. Suponho que você saiba que o OLS levará a estimativas tendenciosas como E [\ epsilon_ {i} | z_ {i}, d_ {i} = 1] \ neq 0d ∗ i = z ′ i γ + v id * i y i = y * i E [ ε i | z i , d i = 1 ] ≠ 0
Heckman tentou explicar a endogeneidade nessa situação de viés de seleção. Portanto, para tentar se livrar da endogeneidade, Heckman sugeriu que primeiro estimassemos via proble MLE, normalmente usando uma restrição de exclusão. Posteriormente, estimamos uma Razão Inversa de Moinho, que nos diz essencialmente a probabilidade de um agente decidir trabalhar sobre a probabilidade cumulativa da decisão de um agente, ou seja:
Nota: porque estamos usando probit, na verdade estamos estimando .
Chamaremos o valor estimado acima de . Usamos isso como um meio de controlar a endogeneidade, ou seja, a parte do termo do erro pelo qual a decisão de trabalhar influencia o salário ganho. Portanto, o segundo passo é: yi=x ' i β+μ ^ λ i +ξi
Então, em última análise, sua pergunta é como interpretar , correto?
A interpretação do coeficiente, , é: σ ϵ v
O que isso nos diz? Bem, essa é a fração da covariância entre a decisão de trabalhar e o salário ganho em relação à variação na decisão de trabalhar. Um teste de viés de seleção é, portanto, um teste t sobre se ou .c o v ( ϵ , v ) = 0
Espero que isso faça sentido para você (e eu não cometi nenhum erro grave).