R이 포함 된 Tobit 모델

AER 패키지와 함께 tobit 모델을 사용하여 좋은 응용 프로그램과 예제를 찾을 수있는 곳을 알고 있습니까 (설명서 및 R을 사용한 계량 경제학 책을 제외하고)?

편집하다

y에 대한 한계 효과를 계산하는 명령을 찾고 있습니다 (잠복 변수 y *가 아님). ~ 인 것 같습니다$\phi(x\beta/\sigma)\beta$, 어디 $\phi$표준 정규 누적 분포 함수입니다. 그러나 R로 이러한 효과를 어떻게 계산할 수 있습니까?

패키지에 포함되어 있지 않고 자신의 명령을 작성하십시오. 회귀가 reg <-tobit (y ~ x)이면 효과의 벡터는

pnorm(x%*%reg$coef[-1]/reg$scale)%*%reg$coef[-1].

non-conformable arguments@ hans0l0이 위에서 언급 한 것과 같은 문제 (“ ”)가있었습니다. 나는 이것을 해결했다고 생각하고 여기에 설명하려고 노력할 것입니다.

먼저 원래 게시물의 방정식에 오류가 있습니다. 그것이 있어야 - 즉, 두 번째 이후의 첨자가 아니라 제 후에. Tobit 모델에서 변수 의 주변 효과는 특정 변수의 계수 ( )에 의해서만 결정되지 않습니다 . 모형의 다른 변수 값 ( ) 에서 계산되는 조정 계수도 필요합니다 .$ϕ(xβ/σ)β_j$$β$$x_j$$β_j$$ϕ(xβ/σ)$

Wooldridge 2006 (p. 598)에서 :

조정 계수…는 , 의 선형 함수에 따라 다릅니다 . 조정 계수가 0과 1 사이에 있음을 알 수 있습니다.$x$$xβ/σ = (β_0 + β_1x_1 + … + β_kx_k)/σ$

이 조정 계수 수단은 우리가 모델의 다른 변수의 값에 대해 선택을해야한다는 "우리는 X 값에 연결해야 _J (Wooldridge 2006, p598), 보통 평균 값이나 다른 흥미로운 값". 따라서 일반적으로 이것이 평균이지만 중앙값, 상단 / 하위 사 분위수 또는 다른 것도 될 수 있습니다. 이것은 @ hans0l0과 왜 non-conformable argumentAlex의 코드를 사용할 때 “ ”오류 가 발생했는지와 관련 x이 있습니다. 해당 코드 의“ ”는 변수에 대한 단일 값 (평균 / 중간 값 등) 일 때 벡터가됩니다. . 위의 코드에는 조정 용어에서 절편 값을 제외한다는 점에서 또 다른 오류가 있다고 생각 [-1]합니다 (처음 사용 후 스크립트 사용)reg$coef). 이것에 대한 나의 이해 (그러나 나는 기쁘다)는 조정 항에 절편 ( 위 의 이 포함되어야한다는 것 입니다.$β_0$

모두 말했듯이, 여기에서 데이터 세트를 사용하는 예가 있습니다 AER::tobit (“Affairs”).

## Using the same model and data as in the Tobit help file
## NB: I have added the “x=TRUE” command so the model saves the x values

> fm.tobit <- tobit(affairs ~ age + yearsmarried + religiousness + occupation + rating,
                    data = Affairs, x=TRUE)
> fm.tobit$coef
(Intercept)  age         yearsmarried  religiousness  occupation  rating 
8.1741974    -0.1793326  0.5541418     -1.6862205     0.3260532   -2.2849727

> fm.tobit$scale
[1] 8.24708 

## the vector of marginal effects (at mean values and for y > 0) should be as follows.
## note the [-1] used to remove the intercept term from the final vector, 
##  but not from within the adjustment term. 

> pnorm(sum(apply(fm.tobit$x,2,FUN=mean) * fm.tobit$coef)/fm.tobit$scale) * 
  fm.tobit$coef[-1]
  age        yearsmarried  religiousness  occupation  rating 
  -0.041921  0.1295365     -0.394172      0.076218    -0.534137 

반복해야 할 중요 : 이는 y가 긍정적 인 경우 (즉, 최소한 한 번의 사건이 발생한 경우)와 모든 설명 변수의 평균값에서만 미미한 영향입니다.

누군가가 Tobit 모델에 내장 된 한계 효과 도구가있는 프로그램을 사용하여 결과를 확인하고 싶다면 비교를보고 싶습니다. 모든 의견과 수정은 매우 감사하겠습니다.

참조 :
Wooldridge, Jeffrey M. 2006. 초기 계량 경제학 : 현대적 접근. 톰슨 사우스 웨스턴. 제 3 판.