Estimating Health Demand for an Aging Population: A Flexible and Robust Bayesian Joint Model
老龄人口健康需求估计：灵活稳健的贝叶斯联合模型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：摘要提供健康需求的联合回归证据，但未明确使用面板、因果识别或经济结构估计方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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老龄人口健康需求估计：灵活稳健的贝叶斯联合模型
- 研究问题
- 医院就诊次数与自付医疗支出可能紧密相关，如何联合分析这两个健康需求指标，并刻画年龄与需求之间的非线性关系？
- 方法与思路
- 作者提出联合建模框架，同时处理就诊次数与自付支出，并使用样条描述协变量非线性效应，应用于美国健康与退休调查。
- 材料陈述的贡献
- 摘要强调联合建模两个通常分开分析的健康需求指标，并称经验分析发现健康需求随年龄变化，但未报告具体变化形态。
- 阅读关注点
- 应核对两个结果变量的联合分布、相关结构、样条与先验设定，以及年龄效应是否混合了队列差异或其他混杂因素。
- 阅读边界
- 摘要未说明稳健性的定义、估计精度或年龄效应的识别设计；调查名称不足以确认本文使用面板方法，也不能将关联解释为因果。
原文摘要
Summary We analyse two frequently used measures of the demand for health—hospital visits and out‐of‐pocket health care expenditure—which have been analysed separately in the existing literature. Given that these two measures of health demand are highly likely to be closely correlated, we propose a framework to jointly model hospital visits and out‐of‐pocket medical expenditure, which allows for the presence of nonlinear effects of covariates using splines to capture the effects of aging on health demand. The findings from our empirical analysis of the US Health and Retirement Survey indicate that the demand for health varies with age. © 2015 The Authors. Journal of Applied Econometrics published by John Wiley & Sons Ltd.