Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/67141 
Erscheinungsjahr: 
2012
Schriftenreihe/Nr.: 
Ruhr Economic Papers No. 372
Verlag: 
Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI), Essen
Zusammenfassung: 
The classical Heckman (1976, 1979) selection correction estimator (heckit) is misspecified and inconsistent if an interaction of the outcome variable and an explanatory variable matters for selection. To address this specification problem, a full information maximum likelihood estimator and a simple two-step estimator are developed. Monte-Carlo simulations illustrate that the bias of the ordinary heckit estimator is removed by these generalized estimation procedures. Along with OLS and the ordinary heckit procedure, we apply these estimators to data from a randomized trial that evaluates the effectiveness of financial incentives for weight loss among the obese. Estimation results indicate that the choice of the estimation procedure clearly matters.
Schlagwörter: 
selection bias
interaction
heterogeneity
generalized estimator
JEL: 
C24
C93
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
ISBN: 
978-3-86788-427-3
Dokumentart: 
Working Paper

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Größe
173.45 kB





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