Semiparametric estimation of duration model with time-varying regressors and fixed effects
含时变回归量与固定效应的持续期模型半参数估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确属于持续期与生存模型，给定分类未包含该方向，也未充分说明面板或结构识别设计。
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…
关注这篇论文的作者
含时变回归量与固定效应的持续期模型半参数估计
- 研究问题
- 持续期数据同时包含时变回归量、固定效应及删失时，如何估计加速失效时间模型，并对固定删失和随机删失分别进行推断？
- 方法与思路
- 作者针对固定与随机删失提出计算简便的剖面估计量，在正则条件下研究一致性和渐近正态性，并用模拟与调查数据说明方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法为两类删失情形提供剖面估计及渐近理论，模拟显示有限样本表现良好，并使用首次马来西亚家庭生活调查作示例。
- 阅读关注点
- 应核对时变回归量进入持续期模型的方式、固定效应如何处理、删失所需条件，以及渐近序列、标准误计算与有限样本设计。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，删失独立性要求、样本结构和具体正则条件未说明；固定效应本身不足以确认其采用通常的面板数据设计。
原文摘要
In this paper, we consider estimation of an accelerated failure time model with time-varying regressors and fixed effects for duration data. We propose computationally simple profiled estimators for both fixed and random censoring cases. Under regularity conditions, we establish consistency and asymptotic normality of the estimators. Simulation studies demonstrate that our estimators perform well in finite samples. Finally, we use data from the First Malaysian Family Life Survey to illustrate our proposed estimation method.