Arbeitspapier

When Outcome Heterogeneously Matters for Selection – A Generalized Selection Correction Estimator

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.

ISBN
978-3-86788-427-3
Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Ruhr Economic Papers ; No. 372

Klassifikation
Wirtschaft
Single Equation Models; Single Variables: Truncated and Censored Models; Switching Regression Models; Threshold Regression Models
Field Experiments
Thema
selection bias
interaction
heterogeneity
generalized estimator

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Reichert, Arndt
Tauchmann, Harald
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI)
(wo)
Essen
(wann)
2012

DOI
doi:10.4419/86788427
Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:41 MEZ

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Reichert, Arndt
  • Tauchmann, Harald
  • Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI)

Entstanden

  • 2012

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