A count‐amount model with endogenous recording of observations
观测记录内生的次数与金额模型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：摘要聚焦计数与金额的选择性记录，未提供足够依据归入所列因果、选择或分布效应细分。
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观测记录内生的次数与金额模型
- 研究问题
- 论文研究事件只有满足金额记录标准才被观测时，如何纠正事件次数和金额分布的失真，并避免由此产生的估计与预测偏差。
- 方法与思路
- 作者构建包含记录条件的次数与金额模型；消费购买应用中，次数服从负二项分布，金额服从对数正态分布，仅记录超过门槛的购买。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所建模型允许一致估计真实参数，并表明忽略记录条件会造成有偏估计和无效预测，且可用于多类事件记录问题。
- 阅读关注点
- 应核对记录条件如何进入似然、次数与金额之间的关系设定，以及未记录事件的信息如何恢复和一致性结论需要哪些条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断一致估计的具体条件、分布设定敏感性或预测改善幅度；其他应用仅被列为可能用途。
原文摘要
Abstract This paper discusses some of the problems which are encountered if an event Ỹ is only recorded if its value satisfies a recording criterion A . It follows that we get an incorrect idea of the frequency of the events and of its true distribution. In order to solve these problems, an econometric model has been constructed by means of which consistent estimation of the true parameters is possible. The model is estimated on consumer purchases, where the number of purchases is assumed to be NEGBIN‐distributed and the purchase amounts obey a lognormal distribution. Purchases are only recorded if their value exceeds Dfl. 10. It is shown that ignoring the recording condition will result in biased estimates and invalid predictions. Apart from this, the model is, among others, relevant for insurance problems, marketing surveys and criminological and epidemiological phenomena.