The Use of the Box-Cox Transformation in Limited Dependent Variable Models
Box–Cox 变换在有限因变量模型中的应用AI 解读 ↓
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Box–Cox 变换在有限因变量模型中的应用
- 研究问题
- 如何在有限因变量模型中允许截断前变量具有偏态，并用一个共同框架在统计上区分多种竞争模型设定？
- 方法与思路
- 作者对截断前变量采用 Box–Cox 变换，构造一般有限因变量模型及嵌套框架，并以双边外援供给模型作说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型允许截断前变量的偏态，并提供区分多个有限因变量模型的嵌套框架，应用展示了设定区分能力。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对变换的定义域、截断机制、各模型的嵌套关系，以及外援应用中比较设定所采用的检验程序。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体估计与检验条件、应用结果未说明，也不能由供给模型题名推断因果识别。
原文摘要
The general limited dependent variable model discussed in this article permits skewness in a pretruncated variable by transforming it within the class of Box-Cox transformations. As a by-product this general model also provides a convenient nesting framework for statistically distinguishing between numerous limited dependent variable models. An application to a model of the supply of bilateral foreign aid illustrates the ability of the general model to empirically distinguish between competing specifications.