StataNow較新之控制函數(shù)線性和概率模型

時間：2024-12-25作者：北京天演融智軟件有限公司瀏覽：21

使用新的cfregression和cfprobit命令，您可以擬合控制函數(shù)線性和概率模型，這為具有內(nèi)生變量的模型提供了傳統(tǒng)工具變量（IV）方法的靈活替代。您可以包含連續(xù)、二元、分數(shù)和計數(shù)內(nèi)生變量。可以很*地檢驗內(nèi)生性。這些命令現(xiàn)在都是StataNow的一部分。




控制函數(shù)模型支持研究人員進行因果關(guān)系估計，即使一些解釋變量是內(nèi)生的。

我們在**階段模型擬合所有內(nèi)生變量，然后使用殘差形成控制函數(shù)，考慮到內(nèi)生性，這些函數(shù)會包含在主要的結(jié)果模型中。




當(dāng)傳統(tǒng)的IV方法不能適應(yīng)所需的模型特征時，研究人員經(jīng)常使用控制函數(shù)方法來靈活處理交互內(nèi)生變量或?qū)?nèi)生二元、分數(shù)和計數(shù)變量進行建模。cfregress和cfprobit命令適合控制函數(shù)模型，它在交互和內(nèi)生變量建模方面具有很大的靈活性，并提供了解釋估計控制函數(shù)包含的標(biāo)準(zhǔn)誤差。擬合模型后，可以輕松地進行內(nèi)生性檢驗。




示例

我們將美國各州的平均租金率（rent）建模為平均住房**（hsngval）和城市地區(qū)人口比例（pcturban）的函數(shù)。由于平均住房**可能是內(nèi)生的，我們將每個州所在地區(qū)的家庭收入中位數(shù)faminc和指標(biāo)變量（i.region）作為hsngval的工具。為了方便起見，我們將hsngval和familc的規(guī)模重新調(diào)整為與rent類似的規(guī)模。




使用cfregression命令，我們可以復(fù)制兩階段較小二乘(2SLS) IV回歸的估計。2SLS用**階段回歸的擬合值替換主回歸中的內(nèi)生變量，而控制函數(shù)回歸保留內(nèi)生變量，并將**階段殘差作為回歸量，稱為控制函數(shù)。



控制函數(shù)表示為cf(hsngval)，因為它是由內(nèi)生變量hsngval的**階段模型生成的控制函數(shù)?？刂坪瘮?shù)進入主方程，但它們列在e.rent之下，因為我們將它們視為誤差項模型的一部分。




然而，我們可能會懷疑模型中的內(nèi)生性不僅取決于控制函數(shù)，還取決于其與faminc的相互作用。我們可以使用interaction ( )選項將這種交互包含進來。



控制函數(shù)的交互包含在這里的cf(hsngval)#faminc中。




相對于**個模型，可以看到幾個變化。我們現(xiàn)在有證據(jù)表明，在pcturban上的系數(shù)不同于0，而在hsngval上的系數(shù)還要略小一些。我們也有證據(jù)表明，交互項本身存在一個不同于0的系數(shù)，因此，應(yīng)該將交互項納入模型。




對cf(hsngval)和cf(hsngval)#faminc的聯(lián)合檢驗相當(dāng)于對內(nèi)生性的檢驗，我們可以用后估計命令estat endogenous進行檢驗。



這為內(nèi)生性提供了強有力的證據(jù)。在這里，我們使用了傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)誤差，但是estat endogenous將在估計后進行適當(dāng)?shù)臋z驗，即使具有穩(wěn)健的、聚類穩(wěn)健的、異方差性和自相關(guān)一致性的標(biāo)準(zhǔn)誤差。




Stata的控制函數(shù)回歸命令還允許用戶為內(nèi)生二元，分數(shù)或計數(shù)變量*非線性**階段模型




例如，我們可以使用婚姻狀況(married)和就業(yè)狀況(work)作為工具，估計擁有健康保險(ins)對處方藥支出 (Indrug) 記錄的影響。



這里，我們使用括號內(nèi)的probit 選項來***階段回歸的概率模型(需要注意的是，如果我們有多組括號，則代表每個**階段回歸都可以有自己的模型)。我們再次納入控制函數(shù)交互功能，并在主回歸中納入了慢性條件的指標(biāo)chron，但不是使用mainonly()選項的**階段。我們使用vce(robust)選項要求異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

當(dāng)這種情況發(fā)生時，這種回歸相當(dāng)于擬合內(nèi)源性**效果模型（見[CAUSAL]etregressions中的示例2）。如果你的結(jié)果是二元的呢？cfprobit命令以相同的方式擬合控制函數(shù)模型，除了主方程的模型是probit模型。cfregress和cfprobit都允許用戶靈活地*一大類模型，其中一個或多個解釋變量是內(nèi)生的。




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