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Il modello di Regressione Ricordando che: TRONCAMENTO : E(x/x>a) = + (a) e V(x/x>a) = ²[1- (a)] CENSURA:

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9 Il modello di Regressione Ricordando che: TRONCAMENTO : E(x/x>a) = + (a) e V(x/x>a) = ²[1- (a)] CENSURA:

10 Regressione troncata: modello Regressione censurata: modello

11 Regressione troncata: verosimiglianza Regressione censurata: verosimiglianza

12 Regressione troncata: effetto marginale Regressione censurata: effetto marginale

13 Esempio di stima: modello per le ore lavorate da un campione di donne (USA) Quester e Greene (1982) Obiettivo: verificare se le le donne il cui matrimonio sta per dissolversi, tendono a passare più o meno ore al lavoro

14 VariabileMLEEffetto marginale OLSOLS / % non censurati Figli piccoli -824.19-376.53-352.63-766.59 Titolo studio 22.5910.3211.4724.93 Salario286.39130.93123.95269.46 Secondo matrimonio 25.3311.5713.1428.57 Bassa prob. divorzio 481.02219.75219.22476.57 Alta prob. divorzio 578.66264.36244.17530.80

15 Esempio 2: Sportelli bancari = f(addetti) Dati effettivi, censura artificiale

16 Esempio 2: Sportelli bancari = f(addetti) Dati effettivi, censura artificiale

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18 OLS-TOTOLS-zerTruncTobin Costant13,67-76,72208,52-613,67 t0,72-3,441,56-3,44 beta0,050,060,040,09 t19,2917,014,456,81 sigma102,37120,07159,11283,40 veros-271,11-278,29-58,12-69,69 AIC9,149,8611,4510,04

19 Eteroschedasticità Problema, in generale risolto sostituendo nella MLE Naturalmente è necessario specificare una forma per leteroschedasticità Ad esempio: Non normalità stimatore robusto: LAD (Least Absolute Deviation) estimator Molto complesso Test di chester e Irish (1987) sui residui generalizzati Stima con dati panel = problema ancora aperto Problema principale sono i processi double hurdle con doppia decisione Sample selection models


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