Bayesian analysis of the two‐part model with endogeneity: application to health care expenditure
含内生性的两部模型贝叶斯分析：医疗支出应用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：摘要明确使用多项 Probit 模型刻画个体保险计划的离散选择。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
含内生性的两部模型贝叶斯分析：医疗支出应用
- 研究问题
- 在保险选择具有内生性、医疗支出又包含大量零值时，如何估计管理式医疗的支出影响，并评估选择性问题？
- 方法与思路
- 作者以多项 Probit 建模保险计划选择，扩展两部支出模型以容纳内生保险，并用 Gibbs 抽样开展贝叶斯估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型应用于医疗支出面板调查中的20460名个体，并发现较强的选择性证据；管理式医疗的效应大小未报告。
- 阅读关注点
- 应核对保险选择与支出方程的关联设定、识别限制和先验，以及零支出机制、抽样收敛和管理式医疗效应的计算方式。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断内生性识别是否充分；选择性证据不直接说明效应方向，调查名称也不证明使用了纵向结构。
原文摘要
Abstract This paper studies the effect of managed care on medical expenditure using a model in which the insurance status is assumed to be endogenous. Insurance plan choice is modeled through the multinomial probit model. The medical expenditure variable, the outcome of interest, has a significant proportion of zeros that are handled using the two‐part model, extended to handle endogenous insurance. The estimation approach is Bayesian, based on the Gibbs Sampler. The model is applied to a sample of 20 460 individuals obtained from the Medical Expenditure Panel Survey. The results provide substantial evidence of selectivity. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.