IV probit의 경우 APE 계산 방법 R

Question

R에서 ivprobit 패키지를 사용하여 계측기로로 짓 모델을 추정합니다. 이 논문에서 완료로

는 I 한 변수의 한계 효과 (일명 보통 부분 효과 APE)를 계산할 (. 29 페이지 F) http://pedro-ferreira.org/wp-content/uploads/2015/04/iPhone-SSRN-id2053420.pdf를 그들이

에 참조 위에서 언급 한 논문에서

Wooldridge, 2002, p. 십자가의

Wooldridge, JM 2002 계량 경제 분석 : 475 Wooldridge 및 Imbens, 그러나 2007 년

, 나는

소스 R.에 그 계산을 구현하는 방법을 알아낼 수 섹션 및 패널 데이터

Wooldridge, JM, Imbens, G. 2007. 계량 경제학의 새로운 점은 무엇입니까? 훨씬 더 일반적으로 용이하게 될 수 평균 한계 효과 (또는 단순히 한계 효과)라고도

Answer 1

보통 일부 효과 (APE)는

이러한 하나의 방법이 사용하는 R.에서 다수의 방식으로 획득 패키지 mfx :

install.packages("mfx") 
require(mfx) # use logitmfx() or any other appropriate function from this package 

또는 tonymisc에서 mfx 기능.

mfxboot <- function(modform,dist,data,boot=1000,digits=3){ 
    x <- glm(modform, family=binomial(link=dist),data) 
    # get marginal effects 
    pdf <- ifelse(dist=="probit", 
       mean(dnorm(predict(x, type = "link"))), 
       mean(dlogis(predict(x, type = "link")))) 
    marginal.effects <- pdf*coef(x) 
    # start bootstrap 
    bootvals <- matrix(rep(NA,boot*length(coef(x))), nrow=boot) 
    set.seed(1111) 
    for(i in 1:boot){ 
    samp1 <- data[sample(1:dim(data)[1],replace=T,dim(data)[1]),] 
    x1 <- glm(modform, family=binomial(link=dist),samp1) 
    pdf1 <- ifelse(dist=="probit", 
        mean(dnorm(predict(x, type = "link"))), 
        mean(dlogis(predict(x, type = "link")))) 
    bootvals[i,] <- pdf1*coef(x1) 
    } 
    res <- cbind(marginal.effects,apply(bootvals,2,sd),marginal.effects/apply(bootvals,2,sd)) 
    if(names(x$coefficients[1])=="(Intercept)"){ 
    res1 <- res[2:nrow(res),] 
    res2 <- matrix(as.numeric(sprintf(paste("%.",paste(digits,"f",sep=""),sep=""),res1)),nrow=dim(res1)[1])  
    rownames(res2) <- rownames(res1) 
    } else { 
    res2 <- matrix(as.numeric(sprintf(paste("%.",paste(digits,"f",sep=""),sep="")),nrow=dim(res)[1])) 
    rownames(res2) <- rownames(res) 
    } 
    colnames(res2) <- c("marginal.effect","standard.error","z.ratio") 
    return(res2) 
}