Smoothed binary regression quantiles
平滑二元分位数回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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平滑二元分位数回归
- 研究问题
- 如何将平滑二元中位数回归推广到一般分位数，并利用参与意愿分布刻画已婚女性劳动参与的异质性？
- 方法与思路
- 作者扩展平滑二元分位数估计，讨论不同假设下的解释及反事实概率估计，并与 logit 和半参数单指标模型比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，非劳动收入弹性仅在条件参与意愿分布中部显著为负；各模型在中部较一致，在分布尾部存在明显分歧。
- 阅读关注点
- 应核对不同假设下分位数参数的含义、平滑参数选择、反事实概率的构造，以及尾部差异是否受到估计精度影响。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；识别假设与反事实解释条件未说明，不能直接将收入弹性视为因果效应或推断版本变化。
原文摘要
Abstract This paper extends results regarding smoothed median binary regression to general smoothed binary quantile regression, discusses the interpretation of the resulting estimators under alternative assumptions, and shows how they may be used to obtain semiparametric estimates of counterfactual probabilities. The estimators are applied to a model of labour force participation of married women in the USA. We find that the elasticity with respect to non‐labour income is significantly negative only for women that belong to the middle of the conditional willingness‐to‐participate (WTP) distribution. In comparing the quantile models with parametric logit and semiparametric single‐index specifications, we find that the models agree closely for women around the centre of the WTP distribution, but there are considerable disagreements as we move towards the tails of the distribution. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.