Sesgo Seleccion- Heckman

El sesgo de selección muestral.
En este trabajo se considera únicamente el caso de variable dependiente continua, y se analizan los métodos de estimación que existen; considerando principalmente elmétodo de Heckman en dos etapas.

Al presentarse el problema de la selección muestral los modelos de estimación deben recurrir, además de la ecuación objetivo que se pretende estimar, a unasegunda ecuación que se le suele denominar ecuación de selección. Mide Pr de estar en la muestra
Modelo de Var. Dependiente Discreta
Heckman ocupa como ejemplos elMercado Laboral, diciendo que las personas que trabajan son una submuestra de la población potencialmente activa.
El problema de “el sesgo de selección muestral” surge cuando las muestras no sonaleatorias  no representan adecuadamente la población.
Surgen dos problemas:
Mala elección de grupos a analizar
Autoselección
Como corregir este problema de sesgo?
Método propuesto por Heckman(1979) aísla el Sesgo derivado de trabajar con 2 modelos.  producto de la Autoselección  se usa método “bietapico”
Método de máxima verosimilitud de Amemiya (1981)
Que es el método bietapico?
a.Primero estima un modelo tipo Probit 



b. La razón de Mill se ingresa a la regresión original, considerándose como un regresor más.
*con lo anterior, al estimar por MCO, los coeficientesestimados son consistentes.

c. Los estimadores calculados por MCO, aunque son consistentes, tienen problema de Eficiencia.  aparece método de MV

MODELO DE HECKMAN
I. MCO y PROBIT
Dos ecuaciones:la primera la ecuación de interés que se busca estimar.
La segunda la ecuación de selección modelo de elección discreta (probit).
Se incluyen var. Independientes de la ecuación de interés.Contiene al menos una var. Continua que:
Sea determinante en el proceso de pertenecer o no a la muestra.
Que no resulte relevante para determinar var. Dependiente.
Se asume distribución normal...