स्टेट फॉरेक्स में हेक्मैन का चयन मॉडल

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beta1 ne 0) में अलग ढंग से पुरस्कृत करते हैं तो आप रुचि रखते हैं और सहसंबंध पैरामीटर रौर आपको दो क्षेत्रों में वेतन से स्वयं-चयनित संघ सदस्यता के प्रभाव के बारे में बताता है। हालाँकि, आप को मानक त्रुटियों को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है अगर हेकमन तकनीक का उपयोग किया जाए या आप ढीले स्थिरता वैकल्पिक रूप से, चूंकि आपके पास एक बहिष्कार प्रतिबंध है, आप सहायक भूमिकाओं का उपयोग कर मजदूरी पर यूनियन सदस्यता का कारण प्रभाव पा सकते हैं: क्रॉस अनुभागीय आंकड़ों के लिए इलाज कर सकते हैं, और सभी प्रकार के पैनल IV विधियां जैसे xtivreg कुछ टिप्पणियां सबसे पहले, Theres एक उपयोगकर्ता-लिखित स्टेटा कमांड है जिसे क्रॉस अनुभागीय डेटा के साथ अंतर्जात स्विचिंग प्रतिगमन मॉडल का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक पूर्ण जानकारी एमएल दृष्टिकोण है, जो त्रुटि शब्दों की धारणा के बहुभिन्नरूपी सामान्यता पर निर्भर करता है, जैसा कि हेकमान एमईएल विधि होता है अगर यह संतुष्ट हो जाता है, तो दोनों संगत होंगे, यद्यपि movestay दो भागों में यह करने की तुलना में कुछ अधिक कुशल होगा। हेकमन टू स्टेप की सीमित जानकारी एमएल अनुमानक सीमांत वितरण के निर्विवाद सामान्य स्तर पर निर्भर करती है, इसलिए इसे और अधिक मजबूत होने की उम्मीद है क्योंकि यह स्पष्ट करने के लिए कम बाधा है। लेकिन अगर आपके पास संयुक्त सामान्यता है, तो दो चरण अभी भी सुसंगत है, लेकिन अब अधिक कुशल नहीं है, खासकर movestay के संबंध में। हालांकि, अगर आपके पास केवल सामान्य ज्ञान नहीं है, तो दो चरण स्थिर रहता है, जबकि FIML दृष्टिकोण नहीं हैं। संक्षेप में, FIML और LIML दृष्टिकोण आम तौर पर भिन्न होंगे क्योंकि उनके पास काम करने के लिए अलग-अलग जानकारी है, जैसा कि मैंने उदाहरण के साथ नीचे दिखाया है मुझे लगता है कि यह प्रश्न समझाता है (1)। अब (2) के लिए जहां तक ​​मुझे पता है, हेकमान या movestay का कोई ऑफ-द शेल्फ पैनल संस्करण नहीं है। हालांकि दोनों आपको पैनल आईडी पर मानक त्रुटियों को क्लस्टर करने की अनुमति देते हैं यह बिल्कुल सही नहीं है, लेकिन यह काफी अच्छा हो सकता है। वहाँ भी gllamm का उपयोग कर इसे हैक करने के लिए एक तरीका हो सकता है यद्यपि मैंने कभी ऐसा नहीं किया है क्योंकि यह गैर-तुच्छ प्रकट होता है। यहां पर कुछ और नोट्स के बारे में कुछ कमेंटिस्ट थ्रेड्स हैं। मैं वास्तव में (2) के दूसरे हिस्से का जवाब नहीं दे रहा हूं क्योंकि यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि कैसे निश्चित प्रभाव मॉडल में प्रवेश करते हैं और वे यूनियन सदस्यता से कैसे संबंधित हैं। पैनल के तरीकों के साथ जो मैंने ऊपर सुझाव दिया था, आप दो रेग्युसेक्टर्स में विभिन्न पैरामीटर का अनुमान लगाते हैं। अपने मॉडल के ब्योरे के आधार पर, आपको उपकरण की ज़रूरत भी नहीं हो सकती है, अगर आप पागल प्रभाव को दूर कर सकते हैं। विवरण आपके डेटा और मॉडल पर निर्भर करते हैं। अंत में, आप उपकरण (ओं) को जोड़ने के लिए अपने नोटेशन को बदलने पर विचार कर सकते हैं (कुछ जो यूनियन सदस्यता को बदल देती है, लेकिन सीधे मजदूरी से संबंधित नहीं है) और निश्चित प्रभाव इसमें कुछ कोड दिखाता है जो movestay और heckman mle समानता दिखाता है, साथ में समस्या (1) में है। मैं पब्लिक्यूनियन और प्राइवेट सेक्टरों में अंतर्जात भागीदारी के साथ वेतन को मॉडलिंग कर रहा हूं। मेरे उपकरण वैवाहिक स्थिति और घर में नौकरी धारकों की संख्या है। वे बहुत अच्छे नहीं होने की संभावना है। यह उत्पादन होता है: रियोस यूनियन प्रभाव हैं। rho0 सकारात्मक और महत्वपूर्ण है, इसलिए सार्वजनिक क्षेत्र में काम करने का चयन करने वाले लोग इस नमूने से यादृच्छिक व्यक्ति की तुलना में उस क्षेत्र में कम वेतन अर्जित करते हैं। निजी क्षेत्र में काम करने वालों में यादृच्छिक व्यक्ति से बेहतर या बुरा नहीं होता है संकेत एक स्पर्श प्रतिमान हैं, लेकिन स्टेटा कोड के लेखकों ने आरओ को नकारात्मक के रूप में पैरामीटेट किया है (देखें कन्वर्शल उम्मीदें मूवस्टे कागज का हिस्सा)। तीन समीकरणों की संयुक्त स्वतंत्रता के लिए संभावना-अनुपात परीक्षण आउटपुट की अंतिम पंक्ति में सूचित किया गया है। फ्रॉन्स्लास्ड पैरामीटर सहायक होते हैं I कुछ लोग लेम्डा पाने के लिए Rho और सिग्मा को गुणा करना पसंद करते हैं, डेल्टा विधि का उपयोग करके मानक त्रुटियों का अनुमान लगाया जाता है। अब आप हेकमान का उपयोग कर एक ही अनुमान प्राप्त कर सकते हैं (हालांकि, rho पर हस्ताक्षर और दो उपकरणों flips क्योंकि कमांड अलग-अलग parameterized है)। आपको एक ही नकारात्मक प्रभाव दिखाई देता है: दो चरणों का उपयोग करना परिणाम को मारता है: अब हम दूसरे समीकरण को दोहराते हैं, समान परिणाम के साथ: