Modeling heaped duration data: An application to neonatal mortality
堆积报告的持续时间数据建模：新生儿死亡率应用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：摘要明确评估现金激励项目对新生儿死亡率的影响，并报告处理地区的效应证据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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堆积报告的持续时间数据建模：新生儿死亡率应用
- 研究问题
- 死亡时间报告出现明显堆积且存在未观测异质性时，如何识别基准风险，并评估印度机构分娩现金激励项目的死亡率效应？
- 方法与思路
- 作者建立含报告堆积与异质性的生存模型，利用正确报告的时间点及基准风险平坦区段识别，并推导极大似然性质和设定检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出离散化基准风险的识别与一致估计条件；应用未发现处理地区死亡率显著下降，但显示处理堆积会影响风险参数估计。
- 阅读关注点
- 应核对正确报告点与平坦区段如何支撑识别、堆积机制检验的含义，以及项目效应估计所需的处理地区比较条件。
- 阅读边界
- 仅据RePEc所载出版社摘要，政策效应识别细节和数值未说明；未见显著下降不能解释为效应必为零或政策已被证明无效。
原文摘要
In 2005, the Indian Government launched a conditional cash-incentive program to encourage institutional delivery. This paper studies the effects of the program on neonatal mortality using district-level household survey data. We model mortality using survival analysis, paying special attention to substantial heaping, a form of measurement error, present in the data. The main objective of this paper is to provide a set of sufficient conditions for identification and consistent estimation of the (discretized) baseline hazard accounting for heaping and unobserved heterogeneity. Our identification strategy requires neither administrative data nor multiple measurements, but a correctly reported duration point and the presence of some flat segment(s) in the baseline hazard. We establish the asymptotic properties of the maximum likelihood estimator and derive a set of specification tests that allow, among other things, to test for the presence of heaping and to compare different heaping mechanisms. Our empirical findings do not suggest a significant reduction of mortality in treated districts. However, they do indicate that accounting for heaping matters for the estimation of the hazard parameters.