2SLS이지만 2 단계 프로 빗

관측 변수로 인과 관계를 유추하기 위해 도구 변수 분석을 사용하려고합니다.

나는 내 연구에서 내 생성 문제를 해결할 수있는 2 단계 최소 제곱 (2SLS) 회귀를 겪었습니다. 그러나 1 단계는 OLS가되고 2 단계는 2SLS 내에서 프로 빗이되고 싶습니다. 필자는 읽기와 검색을 바탕으로 연구원들이 2SLS 또는 1 단계 프로 빗 및 2 단계 OLS를 사용하는 것을 보았지만 달성하려는 다른 방법은 아닙니다.

나는 현재 Stata에서 Stata 및 ivreg 명령을 사용하고 있으며 직선 2SLS 용입니다.

— 베로니카
소스

귀하의 사례는 다른 방식보다 문제가 적습니다. 기대치와 선형 예측 연산자는 선형 1 단계 (예 : OLS)를 거치지 만 프로 빗이나 로짓과 같은 비선형 단계는 거치지 않습니다. 당신이 먼저 지속적인 내생 변수의 회귀 경우에 따라서는 문제가되지 않습니다 악기 (들)에 , 후 추정하기 위해 프로 빗 두 번째 단계에서 장착 값을 사용 $X$ $Z$

{엑스}_{나는} = ㅏ + 지_{나는}^{'} π + η_{나는}

$X_i = a + Z'_i\pi + \eta_i$

홍보 ({와이}_{나는} = 1 | {\hat{엑스}}_{나는}) = 홍보 (β {\hat{엑스}}_{나는} + ϵ_{나는} > 0)

$\text{Pr}(Y_i=1|\widehat{X}_i) = \text{Pr}(\beta\widehat{X}_i + \epsilon_i > 0)$

$\widehat{X}_i$ 확률 변수 만 추정 수량이 아니다. 1 단계와 2 단계를 함께 부트 스트랩하여이 문제를 해결할 수 있습니다. Stata에서 이것은 다음과 같습니다.

// use a toy data set as example
webuse nlswork

// set up the program including 1st and 2nd stage
program my2sls
    reg grade age race tenure
    predict grade_hat, xb

    probit union grade_hat age race
    drop grade_hat
end

// obtain bootstrapped standard errors
bootstrap, reps(100): my2sls

이 예에서 우리는 노동 조합에있을 확률에 대한 수년간의 교육의 효과를 추정하고자합니다. 수년간의 교육이 내생적일 가능성이 있기 때문에, 우리는 첫 단계에서 수년간의 재직 기간으로 교육을 실시합니다. 물론 이것은 해석의 관점에서 의미가 없지만 코드를 보여줍니다.

첫 번째 단계와 두 번째 단계에서 동일한 외인성 제어 변수를 사용해야합니다. 위의 예에서 그것들은 age, race(무의미한) 도구 tenure는 첫 단계에만 있습니다.

— 앤디
소스

정말 고마워, 이것은 내가 직면 한 문제를 해결했습니다. 다시 감사합니다.

— 베로니카

실제로 연구에 따르면 로짓과 같은 비선형 모델에 대해 제어 함수 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다. 로짓과 같은 비선형 모형은 예측값이 아닌 내생 변수와 함께 첫 번째 단계의 잔차를 사용하는 것입니다. : 자주 발전 될 것 같지 않습니다 만, 참조 stat.wharton.upenn.edu/~zijguo/...

— robin.datadrivers

죄송합니다. 선형 및 비선형 모델의 두 가지 접근 방식을 비교하기위한 인용을 제공하지 않았습니다. ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2494557

— robin.datadrivers

-1이 답변을 하향 조정해야했는데, 일반적으로 2SLS 추정기의 아이디어를 1 단계 및 / 또는 2 단계에서 비선형 모델로 전달하는 것이 불가능한 것 같습니다. 1 단계 LS 및 2 단계 프로 비트 (@Andy 당신은 이것을 지원하기위한 참조가 있습니까?)의 경우에는 사실 일지 모르지만, 많은 사람들이 모든 종류의 2SLS 아이디어를 수행하는 것을 보았을 때 적어도주의해야합니다. 첫 번째 단계와 두 번째 단계에서 비선형 모델의 경우 문제가 있습니다.

— Momo