An empirical investigation of parametric and semiparametric estimation methods in sample selection models

Abstract

ABSTRACT: In this paper we analyze empirically different specifications of a sample selection model. We are interested in how the estimates vary across alternative assumptions concerning the joint conditional distribution of the sample selection equation errors, such us the specification of error distribution, the functional relationship of the index function and heteroskedasticity. To do this, we estimate a wage equation for the Spanish labor market using two different approaches: Maximum Likelihood and Two-Step Methods. For the latter, three alternative semiparametric procedures are used to compute the sample selection mechanism, and thus three alternative two-step estimators of the parameters of the wage equation are obtained. We compare theses estimates with Heckman's approach.

RESUMEN: En este trabajo se analizan empíricamente distintas especificaciones de un modelo de selección muestral. Estamos interesados en conocer cómo las estimaciones de los parámetros varían en función de supuestos alternativos sobre la distribución condicional conjunta de los errores de la ecuación de selección, de la forma funcional de la función índice y la heteroscedastici dad. Para el análisis, estimamos una ecuación de salarios para el mercado de trabajo español usando dos enfoques distintos: máxima-verosimilitud y métodos en dos etapas. Para el caso de la estimación en etapas, considera- mos tres procedimientos semiparamétricos alternativos para el cómputo del mecanismo de selección. Así, se obtienen tres estimadores en dos etapas de los parámetros de la ecuación de salarios. Comparamos las estimaciones con la obtenidas siguiendo el método de Heckman.