Just change g() to get new models

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

● Just change g() to get new models
● Multiple equations (SUR)
● Bivariate probit
● Mixed uncensored-probit
● Conditional modeling—“c” in cmp
● Recursive systems
● Fact
● General recursive, fully observed system
● Emulation examples
● Heteroskedasticity can make censored models not just inefficient but inconsistent
● Implementation innovation: ghk2()
● Implementation innovation: “lfd1”
● Possible extensions
● References

نوع زبان: انگلیسی حجم: 1.17 مگا بایت
نوع فایل: اسلاید پاورپوینت تعداد اسلایدها: 23 صفحه
سطح مطلب: نامشخص پسوند فایل: ppt
گروه موضوعی: زمان استخراج مطلب: 2019/05/17 03:48:53

لینک دانلود رایگان لینک دانلود کمکی

اسلایدهای پاورپوینت مرتبط در پایین صفحه

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

., model, y, probit, ε, likelihood, ‘s, system, recursive, observation, equation, fully,

توجه: این مطلب در تاریخ 2019/05/17 03:48:53 به صورت خودکار از فضای وب آشکار توسط موتور جستجوی پاورپوینت جمع آوری شده است و در صورت اعلام عدم رضایت تهیه کننده ی آن، طبق قوانین سایت از روی وب گاه حذف خواهد شد. این مطلب از وب سایت زیر استخراج شده است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی است.

https://www.stata.com/meeting/dcconf09/dc09_roodman.ppt

در صورتی که محتوای فایل ارائه شده با عنوان مطلب سازگار نبود یا مطلب مذکور خلاف قوانین کشور بود لطفا در بخش دیدگاه (در پایین صفحه) به ما اطلاع دهید تا بعد از بررسی در کوتاه ترین زمان نسبت به حدف با اصلاح آن اقدام نماییم. جهت جستجوی پاورپوینت های بیشتر بر روی اینجا کلیک کنید.

عبارات پرتکرار و مهم در این اسلاید عبارتند از: ., model, y, probit, ε, likelihood, ‘s, system, recursive, observation, equation, fully,

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

estimating fully observed recursive mixed process models with cmp david roodman probit model link function g induces likelihoods for each possible outcome relabeling left graph for ε scale error link function h induces likelihoods for each possible outcome h ε g x β ε just change g to get new models with generalization embraces multinomial and rank ordered probit truncated regression… given yi determine feasible value s for ε if just one li normal density at that point if a range li cumulative density over range for models that censor some observations tobit l π li combines cumulative and point densities. amemiya ۱۹۷۳ maximizing l is consistent compute likelihood same way multiple equations sur for each obs likelihood reached as before given y determine feasible set for ε and integrate normal density over it feasible set can be point ray square half plane… cartesian product of points line segments rays lines. bivariate probit suppose for obs i yi۱ yi۲ feasible range for ε is integral of fε ε φ ε σ over this can use built in binormal . similar for y ۱ ′ ۱ ′ ۱ ۱ ′. mixed uncensored probit suppose for obs i we observe some y yi۱ ′ feasible range for ε is a ray integral of fε ε φ ε σ over this integral of ۲ d normal distribution over a ray. hard with built in functions requires additional math conditional modeling— c in cmp model can vary by observation—depend on data worker retraining evaluation model employment for all subjects model program uptake only for those in cities where offered classical heckman selection modeling model selection probit for every observation model outcome linear for complete observations likelihood for incomplete obs is one equation probit likelihood for complete obs is that on previous slide myriad possibilities recursive systems y’s can appear on rhs in each other’s equations matrix of y coefficients must be upper triangular i.e. system must have clearly defined stages. e.g. sur several equations one stage ۲sls if system is fully modeled and truly recursive then estimation is fiml if system has simultaneity and the early equation stages instrument then liml if system is recursive fully observed y’s appear in rhs but never y ’s then likelihoods developed for sur still work can treat y’s in rhs just like x’s sureg and biprobit can be iv estimators rarely understood not proved in general in literature greene ۱۹۹۸ surprisingly … seem not to be widely known wooldridge e mail ۲ ۹ i came to this realization somewhat late although i’ve known it for a couple of years now. i prove perhaps not rigorously maybe too simple for great econometricians to bother publishing fact general recursive fully observed system cmp can fit conditional recursive mixed process systems processes linear probit tobit ordered probit multinomial probit interval regression truncated regression can emulate built in probit ivprobit treatreg biprobit oprobit mprobit asmprobit tobit ivtobit cnreg intreg truncreg heckman heckprob user written triprobit mvprobit bitobit mvtobit oheckman partly bioprobit emulation examples heteroskedasticity can make censored models not just inefficient but inconsistent tobit example error variance rises with x implementation innovation ghk۲ mata implementation of geweke hajivassiliou keane algorithm for estimating cumulative normal densities above dimension ۲. differs from built in ghkfast accepts lower as well as upper bounds e.g. integrate over cube a۱ b۱ × a۲ b۲ × a۳ b۳ otherwise requires ۲۳ calls instead of ۱ optimized for many observations few simulation draws observation does not pivot coordinates. pivoting can improve precision but creates discontinuities when draws are few. ghkfast now lets you turn off pivoting. implementation innovation lfd۱ in stata ml using an lf likelihood evaluator assumes that a۱ for each eq ml computes numerically with ۲ calls per eq then analytically. and for hessian of calls is quadratic in of eq using a d۱ evaluator ml does not assume a۱. but does a۲ require evaluator to provide scores for hessian of calls in linear in of parameters two unrelated changes create unnecessary trade off ml is missing an lfd۱ type that assumes a۱ and a۲—would make hessian with of calls linear in of eq. solution pseudo d۲. d۲ routine efficiently takes over numerical computation of hessian good for score computing evaluators for which possible extensions marginal effects that reflect interactions between equations multi level random effects dropping full observability—y ’s on right rank ordered multinomial probit references roodman david. ۲ ۹. estimating fully observed recursive mixed process models with cmp. working paper ۱۶۸. washington dc center for global development. roodman david and jonathan morduch. ۲ ۹. the impact of microcredit on the poor in bangladesh revisiting the evidence. working paper ۱۷۴. washington dc center for global development. area area ۵ ۵ ۱ ۱۵ ۲ y ۲ ۲ ۴ ۶ ۸ x y censored values true modelfitted model …

کلمات کلیدی پرکاربرد در این اسلاید پاورپوینت: ., model, y, probit, ε, likelihood, ‘s, system, recursive, observation, equation, fully,

این فایل پاورپوینت شامل 23 اسلاید و به زبان انگلیسی و حجم آن 1.17 مگا بایت است. نوع قالب فایل ppt بوده که با این لینک قابل دانلود است. این مطلب برگرفته از سایت زیر است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی می باشد که در تاریخ 2019/05/17 03:48:53 استخراج شده است.

https://www.stata.com/meeting/dcconf09/dc09_roodman.ppt

  • جهت آموزش های پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.
  • جهت دانلود رایگان قالب های حرفه ای پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.

رفتن به مشاهده اسلاید در بالای صفحه


دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *