A New Utility‐Consistent Econometric Approach to Multivariate Count Data Modeling
多元计数数据建模的效用一致计量方法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：摘要明确使用事件类型的多项 Probit 选择模型，并将其与计数决策联合建模。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
多元计数数据建模的效用一致计量方法
- 研究问题
- 如何在效用一致的框架中，将事件发生次数与事件类型的多项选择联系起来，并同时处理两类决策中的未观测异质性？
- 方法与思路
- 作者以多项 Probit 为事件类型选择核，在计数与离散选择部分引入未观测异质性，并借助多元正态变量最大值的分布构建联合模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出联合建模框架及多元正态变量最大值分布的新结果，并用全国家庭出行调查分析劳动者的外出非工作活动。
- 阅读关注点
- 应核对效用一致性如何连接计数与选择部分、异质性的相关结构，以及最大值分布结果在联合模型构造和估计中的作用。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要。摘要未说明联合模型的识别条件、估计算法或应用结论，不能判断其经验表现或推断刊本变化。
原文摘要
Summary In the current paper, we propose a new utility‐consistent modeling framework to explicitly link a count data model with an event‐type multinomial‐choice model. The proposed framework uses a multinomial probit kernel for the event‐type choice model and introduces unobserved heterogeneity in both the count and discrete‐choice components. Additionally, this paper establishes important new results regarding the distribution of the maximum of multivariate normally distributed variables, which form the basis to embed the multinomial probit model within a joint modeling system for multivariate count data. The model is applied to analyzing out‐of‐home non‐work episodes pursued by workers, using data from the National Household Travel Survey. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.