The (mis)specification of discrete duration models with unobserved heterogeneity: A Monte Carlo study
未观测异质性下离散持续期模型的设定与误设：蒙特卡洛研究AI 解读 ↓
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未观测异质性下离散持续期模型的设定与误设：蒙特卡洛研究
- 研究问题
- 在单段离散持续期模型中，省略未观测异质性或误设其分布会产生什么后果，常见软件易于实现的设定是否付出统计代价？
- 方法与思路
- 作者通过蒙特卡洛模拟评估异质性省略和分布误设，讨论以含或不含正态随机效应的序贯二元模型估计离散持续期的做法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提供了针对单段离散持续期模型的误设评估设计，关注易实施模型的潜在代价，但未报告后果的方向、大小或比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对持续期过程与异质性分布的模拟设定、样本量和删失处理，以及误设对各参数、标准误和其他评价指标的影响。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，无法判断哪种设定更可靠；具体数据生成过程、评价指标和数值结果均未说明，也不能推广到多段模型。
原文摘要
Empirical researchers usually prefer statistical models that can be easily estimated with the help of commonly available software packages. Sequential binary models with or without normal random effects are an example of such models that can be adopted to estimate discrete duration models with unobserved heterogeneity. But an easy-to-implement estimation may incur a cost. In this paper we conduct a Monte Carlo simulation to evaluate the consequences of omitting or misspecifying the unobserved heterogeneity distribution in single-spell discrete duration models.