InvMillsRatio＆Heckit修正

Question

我目前正在撰写我的论文，并且对R来说比较新。 我需要执行一个heckit两阶段模型（invMillsRatio plus heckit），因为我有很多缺失的数据。但我不知道如何做到这一点。我有3个主要模型（2个线性回归（1个线性回归和1个对数线性回归）和1个回归回归），但我现在该如何执行这个赫克曼校正？

我真的很感激你的帮助，我完全不知道！

Answer 1

我一直在努力寻找同样的问题，我想我已经找到了解决方案。这当然不是最优雅的方式，但它运行良好。欢迎您随时提供其他反馈意见和友好建议！

第一步：创建一个虚拟的因变量。我的因变量是FDI outstock，因此如果它不同于0或NA，则取值为1，否则为0。下面是我用我的伪DV创建新列代码：

outstock <- outstock %>% 
    mutate(
    outstock4 = as.numeric(
     case_when(
     log_outstock == 0 ~ "0", 
     is.na(log_outstock) ~ "0", 
     log_outstock > 0 ~ "1", 
     log_outstock < 0 ~ "1", 
     TRUE ~ as.character(log_outstock) 
    ) 
    ) 
) 

第二步（如果适用于您的数据集）：声明为面板数据，使用plm.data（）函数从plm包。我用这个代码：

outstock4 <- outstock %>% 
    plm.data(index = c("CP", "year")) 

第三步：在sampleSelection包，heckit功能的作用类似于此：

heckit(dummy_DV ~ IV, 
     DV ~ IV, data) 

请注意，这是2个独立的回归（第一选择公式，然后你估计的回归方程），并且没有提及lm，glm，对数线性或其他。

现在，对我来说，只要我没有固定的效果包括在内，就可以工作。在这种情况下，大量的NAs使得它无法运行。因此，我删除了NAs，而不是使用na.omit（），因为这样会删除太多的观测值，因为我没有使用每个模型中数据库中存在的所有变量），而是将它们过滤出来：

model1 <- summary(heckit(dummy_DV ~ IV, 
       DV ~ IV + as.factor(year) + as.factor(iso_o) + as.factor(iso_d), 
       data = filter(database, !is.na(IV1), !is.na(IV2), !is.na(IV3), !is.na(IV4), !is.na(IV5)))) 

我希望它有帮助。祝你好运！