Distribution Regression in Duration Analysis: an Application to Unemployment Spells
持续时间分析中的分布回归：失业历程应用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：摘要核心是持续时间的分布回归、条件分布估计及随时间变化的边际效应，足以归入分布效应，未明确提供因果识别。
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…
持续时间分析中的分布回归：失业历程应用
- 研究问题
- 面对随机右删失的持续时间数据，如何允许解释变量的边际效应随持续时间变化，并对系数限制和条件分布开展推断？
- 方法与思路
- 作者提出持续时间分布回归的推断程序，讨论变系数的一致性限制检验与平均边际效应，并通过模拟及失业数据应用考察方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法放宽传统持续时间模型对边际效应的限制，支持条件分布相关推断，并用于研究失业福利与失业持续时间的关系。
- 阅读关注点
- 应核对随机右删失的具体假设、分布回归的设定、一致性限制检验的构造，以及失业福利应用是否具有因果识别依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已通过同行评审或获期刊接收；摘要未给出删失条件、模拟数值或失业福利效应方向。
原文摘要
This article proposes inference procedures for distribution regression models in duration analysis using randomly right-censored data. This generalizes classical duration models by allowing situations where explanatory variables' marginal effects freely vary with duration time. The article discusses applications to testing uniform restrictions on the varying coefficients, inferences on average marginal effects, and others involving conditional distribution estimates. Finite sample properties of the proposed method are studied by means of Monte Carlo experiments. Finally, we apply our proposal to study the effects of unemployment benefits on unemployment duration.