Simple tests for sample selection bias in censored and discrete choice models
受限因变量与离散选择模型中样本选择偏误的简便检验AI 解读 ↓
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受限因变量与离散选择模型中样本选择偏误的简便检验
- 研究问题
- 当主要方程的因变量受到删限或为离散变量时，如何用便于实施的程序检验样本选择偏误？
- 方法与思路
- 作者提出可由回归实施的条件矩检验，以及在辅助方程中对构造变量进行 t 检验的程序，并给出劳动收入应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出两种简便检验，并以就业女性子样本中的工作条件性非工资劳动收入领取模型展示其用途。
- 阅读关注点
- 应核对条件矩如何构造、辅助变量如何生成，以及两种检验对选择方程、误差分布和参数估计的要求。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要没有给出检验的具体条件、有限样本表现或应用结果，不能据此判断两种程序的功效和稳健性。
原文摘要
Abstract This paper presents two simple tests of sample selection bias for models where the primary equation of interest has a censored or discrete dependent variable. The first test is derived as a conditional moment test and can be implemented in a regression‐based framework. The second test is an extension of the testing procedures proposed by Heckman (1979) and Vella (1993) and is a t ‐test on a constructed variable in an auxiliary equation. The utility of the tests is illustrated in a model determining the receipt of work conditioned nonwage labour income over a subsample of working women.