کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11010049 | 1813004 | 2018 | 31 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Semiparametric count data modeling with an application to health service demand
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی داده های نیمه پارامتر با استفاده از تقاضای خدمات بهداشتی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رگرسیون نیمه پارامتریک، رگرسیون غیر پارامتری، تعداد داده ها، داده های مختلط، درخواست مراقبت های بهداشتی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
Heterogeneous effects are prevalent in many economic settings. As the functional form between outcomes and regressors is generally unknown a priori, a semiparametric negative binomial count data model is proposed which is based on the local likelihood approach and generalized product kernels. The local likelihood framework allows to leave unspecified the functional form of the conditional mean, while still exploiting basic assumptions of count data models (i.e. non-negativity). Since generalized product kernels allow to simultaneously model discrete and continuous regressors, the curse of dimensionality is substantially reduced. Hence, the applicability of the proposed estimator is increased, for instance in estimation of health service demand where data is frequently mixed. An application of the semiparametric estimator to simulated and real-data from the Oregon Health Insurance Experiment provide results on its performance in terms of prediction and estimation of incremental effects.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Econometrics and Statistics - Volume 8, October 2018, Pages 125-140
Journal: Econometrics and Statistics - Volume 8, October 2018, Pages 125-140
نویسندگان
Philipp Bach, Helmut Farbmacher, Martin Spindler,