Семинары

08.06.2022 ОНЛАЙН-СЕМИНАР "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов"

8 июня 2022 года, в среду, начало в 17 часов.

Заседание семинара проводится в формате ZOOM–конференции

Ссылка для входа в ZOOM конференцию:
Научный семинар "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов" 
Время: 8 июня 2022 17:00 Москва
Подключиться к конференции Zoom
https://us06web.zoom.us/j/86353427597?pwd=S244NitESnEyUHZObUl3TWdRZ3ZWQT09
Идентификатор конференции: 863 5342 7597
Код доступа: 028231

Программа заседания:

Коссова Елена Владимировна, Потанин Богдан Станиславович (Департамент прикладной экономики НИУ-ВШЭ)
Модель с мультиномиальным переключением

Аннотация:

В литературе существует множество различных подходов к оцениванию моделей с переключением, задаваемым одним или сразу несколькими бинарными правилами (Коссова & Потанин, 2018). Однако, проблема оценивания моделей с альтернативными механизмами переключения остается достаточно слабо разработанной. В частности, в исследованиях часто возникает необходимость в учете переключения, определяемого мультиномиальным правилом отбора, при котором наблюдается лишь одна из нескольких возможных альтернатив. Например, в исследовании (Лукьянова, 2021) учитывается, что форма уравнения зарплаты может различаться в зависимости от сектора занятости: частный, государственный или отсутствует (для безработных).

Для оценивания моделей с мультиномиальным переключением, как правило, используют процедуру, аналогичную методу Хекмана (Heckman, 1979). На первом шаге оцениваются параметры мультиномиального уравнения отбора (сектор занятости), а на втором шаге полученные оценки используются для оценивания параметров целевого уравнения (зарплата). Для упрощения процедуры оценивания на первом шаге исследователи используют мультиномиальную логит модель, существенный недостаток которой заключается в допущении о независимости от посторонних альтернатив (Bourguignon, Fournier, & Gurgand, 2007). В данном исследовании мы предлагаем альтернативную модель, ослабляющую соответствующее допущение за счет использования на первом шаге мультиномиальной пробит модели.

Для реализации соответствующей процедуры оценивания мы выводим выражение для условного (на результат мультиномиального отбора) математического ожидания случайной ошибки целевого уравнения, а также обосновываем асимптотическую нормальность оценок предлагаемого метода и выводим состоятельную оценку асимптотической ковариационной матрицы оценок регрессионных коэффициентов. На симулированных данных демонстрируется преимущество предлагаемого подхода над классическим в случае достаточно сильных корреляций между случайными ошибками мультиномиального уравнения отбора: в случае серьезного нарушения допущения о независимости от посторонних альтернатив.

Bourguignon, F., Fournier, M., & Gurgand, M. (2007). Selection Bias Correction Based on the Multinomial Logit Model: Monte Carlo Comparison. Journal of Economic Surveys, 21, 174-205.

Heckman, J. (1979). Sample selection bias as a specification error. Econometrica, 47(1), 153-161.

Коссова, Е. В., & Потанин, Б. С. (2018). Обобщение метода Хекмана и модели с переключением на случай произвольного числа уравнений отбора. Прикладная эконометрика, 50, 114-143.

Лукьянова, А. Л. (2021). Что держит бюджетников на низкооплачиваемых рабочих местах? Роль отбора и некогнитивных факторов в объяснении межсекторных различий в оплате труда. Прикладная эконометрика, 62, 32-53.