Analysing incomplete individual employment histories using indirect inference
利用间接推断分析不完整的个人就业经历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：摘要主要讨论删失持续时间与简约式劳动力转移，结构搜索仅作动机，所列细分缺乏直接对应。
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…
利用间接推断分析不完整的个人就业经历
- 研究问题
- 研究就业经历受到复杂删失、且似然缺乏显式表达时，如何估计自雇、受雇和失业之间的半马尔可夫转移参数。
- 方法与思路
- 作者采用间接推断，先在不同持续时间和转移分布假设下模拟检验，再应用于一九八六至一九八八年法国劳动力调查。
- 材料陈述的贡献
- 摘要展示间接推断用于复杂删失转移模型的估计路径，并以结构搜索模型解释一个主要属于简约式的分析。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制如何进入模拟、辅助模型和匹配统计量的选择，以及模拟参数与劳动力转移参数的识别关系。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，无法判断估计精度与计算收益；摘要明确分析主要是简约式，不能据此宣称结构识别。
原文摘要
In this paper we apply the Indirect Inference method to estimate the parameters of a semi-Markov transition model when the data are subject to a complex form of censoring. There is no explicit expression for the likelihood function, and therefore Maximum Likelihood estimation is computationally burdensome. The econometric methodology of Indirect Inference is first tested on simulated data under various assumptions about the distribution of spell durations and transitions. Then, it is applied to labor market transitions between self-employment, wage-work, and unemployment using the 1986-88 French labor force survey. Although the analysis is basically a reduced-form analysis, we motivate our transition model in terms of a structural search model. Copyright 1995 by John Wiley & Sons, Ltd.