ESTIMATING PANEL DATA DURATION MODELS WITH CENSORED DATA
含删失数据的面板持续时间模型估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究含未观测异质性和固定效应的面板持续时间模型，直接属于面板数据。
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含删失数据的面板持续时间模型估计
- 研究问题
- 在持续时间的未知变换与协变量、未观测异质性线性相关的面板模型中，如何处理相依右删失并开展参数估计？
- 方法与思路
- 作者针对误差分布完全已知的一类变换模型提出估计方法，该类包含固定效应比例风险模型，并讨论较长面板与多状态扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量在相依右删失下具有根样本量一致性和渐近正态性，并用蒙特卡洛研究展示其有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对相依删失被允许的具体形式、已知误差分布的作用、未知变换与异质性的处理，以及扩展部分是否建立完整理论。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断哪些删失依赖机制可被容纳；摘要未给出识别条件、模拟数值或扩展方法的完整结果。
原文摘要
This paper presents a method for estimating a class of panel data duration models, under which an unknown transformation of the duration variable is linearly related to the observed explanatory variables and the unobserved heterogeneity (or frailty) with completely known error distributions. This class of duration models includes a panel data proportional hazards model with fixed effects. The proposed estimator is shown to be n 1/2 -consistent and asymptotically normal with dependent right censoring. The paper provides some discussions on extending the estimator to the cases of longer panels and multiple states. Some Monte Carlo studies are carried out to illustrate the finite-sample performance of the new estimator.