Following Wooldridge (2014), we discuss and implement in Stata an efficient maximum likelihood approach to the estimation of corrected standard errors of two-stage optimization models. Specifically, we compare the robustness and efficiency of this estimate using different non-linear routines already implemented in Stata such as ivprobit, ivtobit, ivpoisson, heckman, and ivregress.

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  • Fecha: 2017-05-01
  • Palabras Clave: MaximumLikelihood Estimation, non-linearmodels, endogeneity, two-step models, standard errors
  • Idioma: Inglés/English
  • Número de páginas: 22
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