Estimating a semi-parametric duration model without specifying heterogeneity
无需指定异质性分布的半参数持续时间模型估计AI 解读 ↓
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无需指定异质性分布的半参数持续时间模型估计
- 研究问题
- 在不指定未观测异质性分布的情况下，如何估计允许非参数基准风险、时变解释变量及离散记录持续时间的混合比例风险模型？
- 方法与思路
- 作者提出新的混合比例风险模型估计量，同时估计积分基准风险与模型参数，并另行构造检测未观测异质性的检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法兼容时变解释变量和离散持续时间记录，可避免逐时交互解释变量带来的维数问题，并提供新的异质性检验。
- 阅读关注点
- 应核对异质性与时变解释变量的关系、离散记录如何进入估计，以及积分基准风险、参数估计和异质性检验各自需要的条件。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要把常规收敛速率写作“N”，其数学记号需核对全文；摘要未说明具体识别条件，也不足以判断有限样本表现。
原文摘要
This paper presents a new estimator for the mixed proportional hazard model that allows for a nonparametric baseline hazard and time-varying regressors. In particular, this paper allows for discrete measurement of the durations as happens often in practice. The integrated baseline hazard and all parameters are estimated at the regular rate, N, where N is the number of individuals. A hazard model is a natural framework for time-varying regressors. In particular, if a flow or a transition probability depends on a regressor that changes with time, a hazard model avoids the curse of dimensionality that would arise from interacting the regressors at each point in time with one another. This paper also presents a new test to detect unobserved heterogeneity.