The Increasingly Mixed Proportional Hazard Model: An Application to Socioeconomic Status, Health Shocks, and Mortality
递增混合比例风险模型：社会经济地位、健康冲击与死亡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：摘要明确使用德国 SOEP 十九轮追踪调查研究寿命，所选面板数据方向依据这一纵向应用，核心方法是持续期模型。
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…
递增混合比例风险模型：社会经济地位、健康冲击与死亡
- 研究问题
- 当个体遭遇不可观测且逐渐累积的冲击时，如何刻画寿命等持续时间，并研究社会经济地位、健康冲击与死亡的关系？
- 方法与思路
- 作者提出递增混合比例风险（IMPH）模型，纳入累积的个体特定冲击，并与 MPH 模型比较，应用于德国 SOEP 十九轮数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称 IMPH 比 MPH 更好地拟合应用数据，未观测健康冲击与社会经济地位对寿命具有较强预测作用，并讨论两类模型的差别。
- 阅读关注点
- 应核对累积冲击的过程设定、与初始个体异质性的区分、删失处理，以及拟合比较依据和社会经济地位变量的解释。
- 阅读边界
- 摘要未说明冲击分布、识别条件及完整估计细节；拟合和预测关系不能直接解释为社会经济地位对寿命的因果效应。
原文摘要
We introduce a duration model that allows for unobserved cumulative individual-specific shocks, which are likely to be important in explaining variations in duration outcomes, such as length of life and time spent unemployed. The model is also a useful tool in situations where researchers observe a great deal of information about individuals when first interviewed in surveys but little thereafter. We call this model the “increasingly mixed proportional hazard” (IMPH) model. We compare and contrast this model with the mixed proportional hazard (MPH) model, which continues to be the workhorse of applied single-spell duration analysis in economics and the other social sciences. We apply the IMPH model to study the relationships among socioeconomic status, health shocks, and mortality, using 19 waves of data drawn from the German Socio-Economic Panel (SOEP). The IMPH model is found to fit the data statistically better than the MPH model, and unobserved health shocks and socioeconomic status are shown to play powerful roles in predicting longevity.