內容簡介
減少單變量Tobit模型設定偏誤,得到一致和漸近正態的、且具有較好小樣本表現的估計量是微觀計量經濟學方法論研究的前沿領域;雙變量Tobit模型一直缺乏計算上可行的、至少滿足一致性的估計量。目前文獻中已有的估計量存在一些缺陷。為此,本書:(1)將基於受限因變量條件生存函數,構造單變量Tobit模型非參數或半參數估計量,與前人構造的估計量相比,對誤差項具有較弱約束,但有較好的小樣本表現。(2)構造雙變量Tobit模型一致的漸近正態的半參數估計量,得到該模型的一個可行性估計,服優選似然估計和Amemiya估計量的缺陷。(3)設計實驗,對上述各估計量進行模擬,並與文獻中相關估計量進行比較。
●第一章 Tobit模型估計概述及準備知識
●第一節 早期的半參數估計量
●第二節 CLAD估計量和STLS估計量
●第三節 成對差分估計量
●第四節 漸近有效估計量
●第五節 其他估計量
●第六節 本書方法及相關準備知識
●第二章 歸並數據Tobit模型的半參數估計
●第一節 無歸並數據回歸模型的半參數估計
●第二節 歸並數據回歸模型簡述
●第三節 歸並數據回歸模型半參數估計的動因
●第四節 歸並數據回歸模型半參數估計量的一致性
●第五節 歸並數據回歸模型半參數估計量的漸近正態性
●第六節 蒙特卡羅數值模擬
●第三章 截斷數據Tobit模型的半參數估計
●第一節 截斷數據回歸模型概述
●第二節 截斷數據回歸模型識別與半參數估計
●第三節 截斷數據回歸模型半參數估計量的一致性
●第四節 半參數估計量的漸近正態性
●第五節 擴展......