Nonignorable Attrition in Multi-Period Panels With Refreshment Samples
带补充样本的多期面板中的不可忽略流失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：摘要直接研究多期面板调查的选择性流失，并利用补充样本识别总体分布和观察机制，因此归入面板数据方向。
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带补充样本的多期面板中的不可忽略流失
- 研究问题
- 当面板调查的退出机制与关注变量相关时，如何利用补充样本，在超过两期的面板中识别总体分布及逐期观察风险率？
- 方法与思路
- 作者将两期面板的加性不可忽略流失模型推广为序贯形式，结合补充样本，建立多期总体分布与观察风险率的识别框架。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出的序贯加性不可忽略流失模型可恰好识别多期面板的总体分布及观察风险率序列，将既有两期框架推广到更多期。
- 阅读关注点
- 核对补充样本在哪些期提供、序贯加性限制如何表达、流失历史怎样进入观察机制，以及恰好识别证明依赖的条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明补充样本的抽样条件与所需期次，也未介绍具体估计方法或有限样本表现；恰好识别结论须结合模型限制理解。
原文摘要
In panel surveys, some observation units drop out before the end of the observation period. This panel attrition should not be ignored if it is related to the variables of interest. Hirano, Imbens, Ridder, and Rubin proposed the additively nonignorable (AN) attrition model to correct for the potential selectivity of the attrition in panels with two periods. If a refreshment sample is available in the second period, their model nonparametrically just-identifies the population distribution and the observation probability. We propose the sequential additively nonignorable attrition model that just-identifies the population distribution and the sequence of observation hazards for panels with more than two periods.