<< probit Qualitative Econometrics Functions Gauss to Scilab translation >>

Grocer >> Qualitative Econometrics Functions > tobit

tobit

Tobit estimation

CALLING SEQUENCE

[rtobit]=tobit(namey,arg1,...,argn)

PARAMETERS

Input

* namey = a time series, a real (nx1) vector or a string equal to the name of a time series or a (nx1) real vector between quotes

* arg1,...,argn = arguments which can be:

  - a time series

  - a real (nx1) vector

  - a string equal to the name of a time series or a (nx1) real vector between quotes

  - a string option which can be:

  - 'trunc=left' or 'trunc=right' for censoring (default=left)

  - 'vtrunc=x' where x is the value for censoring (default=0)

  - 'b0=x' where x is the starting values for parameters (default = ols)

  - 'hess=x' where x = Hessian: 'dfp', 'bfgs', 'gn', 'marq', 'sd' (default = 'bfgs')

  - 'btol=x' where x is the tolerance for b convergence (default = 1e-8)

  - 'ftol=x' tolerance for FUN convergence (default = 1e-8)

  - 'maxit=x' is the maximum # of iterations (default = 500)

 

Output

* rtobit = a results tlist with

  - rtobit('meth')  = 'tobit'

  - rtobit('y')     = y data vector

  - rtobit('x')     = x data matrix

  - rtobit('nobs')  = # observations

  - rtobit('nobsc')  = # censored observations

  - rtobit('nvar')  = # variables

  - rtobit('beta')  = bhat

  - rtobit('yhat')  = yhat

  - rtobit('resid') = residuals

  - rtobit('vcovar') = estimated variance-covariance matrix of beta

  - rtobit('sige')  = estimated variance of the residuals

  - rtobit('sigu')  = sum of squared residuals

  - rtobit('ser')  = standard error of the regression

  - rtobit('tstat') = t-stats

  - rtobit('pvalue') = pvalue of the betas

  - rtobit('dw')    = Durbin-Watson Statistic

  - rtobit('condindex') = multicolinearity cond index

  - rtobit('prescte') = %f = boolean indicating the absence of a constant in the regression

  - rtobit('iter') = # iterations performed

  - rtobit('llike') = log likelihood

  - rtobit('opthess') = option used to update hessian

  - rtobit('grad') = gradient at the optimum

  - rtobit('ts') = boolean indicating the presence or absence of a time series in the regression

  - rtobit('namey') = name of the y variable

  - rtobit('namex') = name of the x variables

  - rtobit('bounds') = if there is a timeseries in the regression, the bounds of the regression

DESCRIPTION

Computes Tobit Regression. If the user has not given the argument 'noprint', the results of the regression and various diagnostics.

EXAMPLE

xr = grand(200,5,'nor',0,1);
bet = ones(5,1);
yr = xr*bet+rand(200,1,'n');
// now censor the data
for i = 1:200
  if yr(i,1)<0 then
    yr(i,1) = 0;
  end
end
 
// an example which provide only the results without
// printing them
r = tobit('yr','xr');
 
// Example taken from tobit_d. The endogenous varaible is y, x is a matrix of exogenous variables. Hessian calcualtion method is dfp and maximum
// # of iterations is set to 1000.

AUTHOR

Eric Dubois 2002

Report an issue
<< probit Qualitative Econometrics Functions Gauss to Scilab translation >>