Включая фиксированные факторы в регрессию Хекита

Question

Я работаю с некоторыми завышенными данными по рыболовству.Я надеюсь исследовать влияние различных приловов (нецелевая часть уловов, часто выбрасываемых в море), снижающих технологии прилова при моем промысле.

Подход, который я сейчас изучаю, использует двухэтапную регрессию Хекита.Я пытаюсь включить две случайные переменные эффекта (год и судно) в мою модель, однако модель Хекита возвращает только серию из 1 для оценок коэффициента, inf для Std.Ошибка, ноль для значения t и 1 для значений Pr (> | t |) на первом этапе.На втором этапе только НС.

library(sampleSelection)

YearF <- factor(Year)
VesselF <- factor(Vessel)

heck1 <- heckit(bcgz ~ lat:long +
                  Effort +
                  YearF +
                  VesselF +
                  Vessel_Length +
                  Season +
                  tech1 +
                  tech2,
                    log(b_c) ~ lat:long +
                  Effort +
                  YearF +
                  VesselF +
                  Vessel_Length +
                  Season + 
                  tech1 +
                  tech2, 
                    method = "2step",
                    data = df1)

Кому-нибудь повезло, включив фиксированные эффекты со многими уровнями в регрессию Хекита?

Answer 1

В модели Хекмана используется пробит первой ступени, который является нелинейным.Когда мы включаем фиксированные эффекты, это похоже на добавление манекена для каждого отдельного человека, и мы сталкиваемся с проблемой случайных параметров (количество параметров для оценки уходит в бесконечность).Обычно в линейной модели мы используем оценку в пределах и разграничиваем отдельные эффекты, которые остаются постоянными.В такой модели, как первая стадия Хекмана, нелинейность пробита не позволяет нам различать отдельные эффекты.Обратитесь к Kyriazidou (1997) и дайте мне знать, если вы найдете решение.Я ищу себя!