Using Trivariate Copulas to Model Sample Selection and Treatment Effects
用三元 Copula 建模样本选择与处理效应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：摘要明确包含家庭医保的二元选择方程，并与夫妻医疗使用计数方程联合建模，直接对应离散选择。
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用三元 Copula 建模样本选择与处理效应
- 研究问题
- 如何以可实施的联合模型处理三个相互关联的离散结果，并分析家庭医保选择与夫妻双方医疗服务使用之间的自选择和依赖？
- 方法与思路
- 作者用三元 Copula 连接三个联合决定的结果；应用包含一个家庭医保二元选择方程，以及夫妻各自医疗服务使用的负二项方程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出适用于二元选择与离散计数混合结果的联合建模方案，并将其用于已婚夫妻的医保自选择及医疗需求相互依赖分析。
- 阅读关注点
- 重点核对 Copula 类型与依赖参数的识别、边际方程设定、样本选择的处理方式，以及题名中的处理效应如何定义和估计。
- 阅读边界
- 摘要未交代识别限制、处理效应估计结果或对内生选择的充分校正条件；联合依赖建模本身不足以保证因果解释成立。
原文摘要
Simultaneous nonlinear econometric models with discrete outcomes are often difficult to implement. This article considers the use of the copula approach for a model with three jointly determined outcomes. It also deals with the discrete case in which outcomes include a mixture of dichotomous choices and discrete count data. We apply this technique to study self-selection and interdependence between health insurance and health care demand among married couples. The full model consists of a dichotomous choice equation for family insurance and a separate negative binomial equation for each spouse's health care use.