मुझे बताया गया था कि दो-चरण IV प्रतिगमन को चलाना संभव है जहां पहला चरण एक प्रोबेट है और दूसरा चरण एक ओएलएस है। क्या पहला चरण एक प्रोबिट है, लेकिन 2 एसएलएस का उपयोग करना संभव है लेकिन दूसरा चरण एक प्रोबिट / पॉइसन मॉडल है?
मुझे बताया गया था कि दो-चरण IV प्रतिगमन को चलाना संभव है जहां पहला चरण एक प्रोबेट है और दूसरा चरण एक ओएलएस है। क्या पहला चरण एक प्रोबिट है, लेकिन 2 एसएलएस का उपयोग करना संभव है लेकिन दूसरा चरण एक प्रोबिट / पॉइसन मॉडल है?
जवाबों:
आपके लिए जो प्रस्तावित किया गया था, उसे कभी-कभी निषिद्ध प्रतिगमन के रूप में संदर्भित किया जाता है और सामान्य तौर पर आप लगातार ब्याज के संबंध का अनुमान नहीं लगाएंगे। निषिद्ध प्रतिगमन केवल बहुत ही प्रतिबंधात्मक मान्यताओं के तहत निरंतर अनुमानों का उत्पादन करते हैं जो शायद ही कभी पकड़ में आते हैं (उदाहरण के लिए वोल्ड्रिज (2010) "इकॉनोमेट्रिक एनालिसिस ऑफ क्रॉस सेक्शन ए पैनल डेटा", पी। 265-268)।
समस्या यह है कि न तो सशर्त अपेक्षाएं ऑपरेटर और न ही रैखिक प्रक्षेपण नॉनलाइन कार्यों के माध्यम से चलते हैं। इस कारण से पहले चरण में केवल एक ओएलएस प्रतिगमन को फिट किए गए मूल्यों का उत्पादन करने की गारंटी है जो अवशिष्ट के साथ असंबंधित हैं। इसके लिए एक प्रमाण ग्रीन (2008) "इकोनोमेट्रिक एनालिसिस" में पाया जा सकता है या, यदि आप अधिक विस्तृत (लेकिन अधिक तकनीकी) प्रमाण भी चाहते हैं, तो आप पी-जीन आर्कैंड द्वारा नोटों पर एक नज़र डाल सकते हैं । 47 से 52।
निषिद्ध प्रतिगमन के समान कारण के लिए प्रोबिट के साथ 2SLS की नकल करने की यह स्पष्ट रूप से स्पष्ट दो-चरण प्रक्रिया सुसंगत अनुमान नहीं लगाएगी। यह फिर से है क्योंकि गैर-रैखिक कार्यों के माध्यम से अपेक्षाओं और रैखिक अनुमानों को आगे नहीं बढ़ाया जाता है। पृष्ठ 594 पर धारा 15.7.3 में वोल्ड्रिज (2010) इसके लिए एक विस्तृत विवरण प्रदान करता है। वह द्विआधारी अंतर्जात चर के साथ प्रोबेट मॉडल का आकलन करने की उचित प्रक्रिया भी बताता है। सही दृष्टिकोण अधिकतम संभावना का उपयोग करना है लेकिन हाथ से ऐसा करना बिल्कुल तुच्छ नहीं है। इसलिए यह बेहतर है यदि आपके पास कुछ सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर तक पहुंच हो, जिसके लिए इसके लिए तैयार डिब्बाबंद पैकेज हो। उदाहरण के लिए, स्टैटा कमांड होगा ivprobit( इस कमांड के लिए स्टैटा मैनुअल देखें जो अधिकतम संभावना दृष्टिकोण की व्याख्या करता है)।
यदि आपको उदाहरण के लिए देखे जाने वाले इंस्ट्रूमेंटल वैरिएबल के साथ प्रोबेट के पीछे के सिद्धांत की आवश्यकता होती है:
अंत में, पहले और दूसरे चरण में अलग-अलग अनुमान विधियों को जोड़ना मुश्किल है जब तक कि कोई सैद्धांतिक आधार मौजूद न हो जो उनके उपयोग को सही ठहराता है। यह कहना नहीं है कि यह संभव नहीं है। उदाहरण के लिए, एडम्स एट अल। (2009) एक तीन-चरण की प्रक्रिया का उपयोग करें जहां उनके पास एक प्रोबेट "पहला चरण" है और निषिद्ध प्रतिगमन समस्या के लिए गिरने के बिना एक ओएलएस दूसरा चरण है। उनका सामान्य दृष्टिकोण है:
इसी तरह की प्रक्रिया Statalist पर एक उपयोगकर्ता द्वारा नियोजित की गई थी जो एक Tobit प्रथम-चरण और एक Poisson दूसरे चरण ( यहाँ देखें ) का उपयोग करना चाहता था । वही निर्धारण आपकी अनुमान समस्या के लिए संभव होना चाहिए।
यदि आप अधिक विस्तृत (लेकिन अधिक तकनीकी) प्रमाण चाहते हैं, तो आप पी-जीन आर्कैंड द्वारा नोटों पर एक नज़र डाल सकते हैं। 47 से 52।
प्रतीत नहीं होता यही मामला होगा। आर्कैंड चर्चा कार्यात्मक रूप के बारे में नहीं है; इसके बजाय, यह पहले चरण बनाम दूसरे चरण के मॉडल में विभिन्न कोवरिएट सेटों को शामिल करने के बारे में है। "शब्दों में, सही 2SLS प्रक्रिया बहिर्जात सहसंयोजकों के सभी को शामिल करती है जो पहले चरण में कम रूप में संरचनात्मक समीकरण में दिखाई देते हैं। निषिद्ध प्रतिगमन में कुछ या सभी को छोड़ना शामिल है।"
मूल प्रश्न पर वापस जाते हुए, मैं पहले चरण के लिए एक ओएलएस का उपयोग करने की सिफारिश करूंगा, और दूसरे के लिए प्रोबेट। जबकि यह तकनीकी रूप से पक्षपाती हो सकता है, गैर-IV दृष्टिकोण से कम पक्षपाती होने की संभावना है (यह मानते हुए कि आपके पास एक अच्छा साधन है)।