基于对数对称分位 Tobit 模型及其在女性劳动力供给数据上的应用
统计方法学
2021-03-09 v1 计量经济学
摘要
经典的删失回归模型（tobit 模型）在经济文献中被广泛使用。该模型假设误差分布为正态分布，且不推荐用于存在正偏态的情形。此外，在回归分析中，众所周知分位回归方法可让我们研究解释变量在不同分位下对因变量的影响。因此，本文提出一种基于分位对数对称分布的分位 tobit 回归模型。所提方法允许我们对具有正偏态（经典 tobit 模型不适用）的数据建模，并研究感兴趣分位的影响，此外还能容纳异方差。模型参数采用最大似然法估计，并进行了精细的蒙特卡洛研究以评估估计量的表现。最后，使用两个女性劳动力供给数据集对所提方法进行说明。结果表明，所提对数对称分位 tobit 模型比经典 tobit 模型具有更好的拟合。
引用
@article{arxiv.2103.04449,
title = {On a log-symmetric quantile tobit model applied to female labor supply data},
author = {Danúbia R. Cunha and Jose A. Divino and Helton Saulo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04449},
year = {2021}
}
备注
23 pages, 2 figures