Time aggregation and the distributional shape of unemployment duration
时间聚合与失业持续期的分布形态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：摘要讨论持续期模型的分布设定与时间聚合，未明确涉及给定分类中的分位数或分布效应等方向。
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时间聚合与失业持续期的分布形态
- 研究问题
- 论文考察失业持续期回归对分布假设和时间聚合的敏感性，特别区分参数估计与持续期依赖估计的稳定程度。
- 方法与思路
- 摘要比较 Weibull、扩展广义 gamma 等参数模型与分组数据半参数模型，观察不同时间聚合程度下的估计变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称参数估计较不受分布假设影响，持续期依赖则较敏感；高度聚合时，分组半参数模型的估计和显著性表现更稳定。
- 阅读关注点
- 应核对持续期依赖的定义、聚合与分组规则、各模型设定及比较指标，尤其区分参数稳定与持续期依赖稳定。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；未说明样本、数值变化或显著性比较细节，不能将特定比较推广到所有持续期模型。
原文摘要
Abstract This paper reports empirical evidence on the sensitivity of unemployment duration regression estimates to distributional assumptions and to time aggregation. The results indicate that parameter estimates are robust to distributional assumptions, while estimates of duration dependence are not. Time aggregation does not seem to have drastic effects on the estimates in a simple parametric model like the Weibull, but can produce dramatic changes in the more complicated extended generalized gamma model. Semiparametric models for grouped data produce stable estimates, and perform much better than continuous‐time models in terms of significance at high levels of time aggregation.