IDEAS主页打印自https://ideas.repec.org/p/iza/izadps/dp11042.html
  我的参考书目  保存此纸张

具有潜在因素的多项式Probit模型:无测量系统的识别和解释

作者

上市的:
  • 雷米·皮亚特克

    (哥本哈根大学)

  • 米里亚姆·根索夫斯基

    (Rockwool基金会研究部)

摘要

我们开发了多项式probit模型的参数化,通过将效用的误差项分解为潜在因素和噪声,可以更深入地了解潜在的决策过程。潜在因素是在没有测量系统的情况下识别的,它们可以与经济模型有意义地联系起来。我们提供了充分的条件,使这种结构得以识别和解释。为了进行推理,我们设计了一个基于边缘数据增强的马尔可夫链蒙特卡罗采样器。仿真实验表明了我们的采样器具有良好的数值性能,并揭示了替代识别限制的实际重要性。我们的方法通常可以应用于研究人员可以在一些未观察到的异质性驱动因素上指定先验结构的任何环境。其中一个例子是选择两个选项的组合,我们用教育和职业对的实际数据进行了探讨。

建议引用

  • Piatek,Rémi&Gensowski,Miriam,2017年。"一个具有潜在因素的多项式Probit模型:在没有测量系统的情况下识别和解释,"IZA讨论文件11042,劳动经济学研究所(IZA)。
  • 手柄:RePEc:iza:izadps:dp11042
    作为

    从出版商下载全文

    文件URL: https://docs.iza.org/dp11042.pdf
    下载限制:
    ---><---

    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Axel Borsch-Supan&Vassilis Hajivassiliou&Laurence J.Kotlikoff,1992年。"健康、儿童和老年人的生活安排:一个具有未观察到的异质性和自相关误差的多周期多项式Probit模型,"NBER章节,单位:老龄化经济学专题,第79-108页,美国国家经济研究局。
    2. John Geweke和Keane,Michael P&Runkle,David,1994年。"多项式Probit模型中推理的替代计算方法,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社,第76卷(4),第609-632页,11月。
    3. McCulloch,Robert E.&Polson,Nicholas G.&Rossi,Peter E.,2000年。"参数完全识别的多项式概率模型的贝叶斯分析,"计量经济学杂志爱思唯尔,第99卷(1),第173-193页,11月。
    4. 李东勋,2005年。"工作、教育和职业选择的可估计动态一般均衡模型,"国际经济评论宾夕法尼亚大学经济系和大阪大学社会经济研究所协会,第46卷(1),第1-34页,2月。
    5. Imai,Kosuke&van Dyk,David A.,2005年。"基于边缘数据增强的多项式概率模型的贝叶斯分析,"计量经济学杂志爱思唯尔,第124(2)卷,第311-334页,2月。
    6. Kenneth E.,《火车》,2009年。"离散选择方法及其仿真,"剑桥图书剑桥大学出版社,编号9780521747387,11月。
    7. 基恩,迈克尔·P,1992年。"关于多项式Probit模型中辨识的一个注记,"商业与经济统计杂志,美国统计协会,第10卷(2),第193-200页,4月。
    8. Robert McCulloch和Rossi,Peter E.,1994年。"多项式probit模型的精确似然分析,"计量经济学杂志爱思唯尔,第64卷(1-2),第207-240页。
    9. 傅雪梅(Xuemei Fu)和胡志才(Zhicai Juan),2017年。"多项式probit-kernel综合选择和潜在变量模型的估计:一种序贯方法和两种同时方法的比较,"交通运输,施普林格,第44卷(1),第91-116页,1月。
    10. Elrod,Terry&Keane,Michael,1995年。"面板数据中代表市场结构的因子分析Probit模型,"MPRA纸52434,德国慕尼黑大学图书馆。
    11. Lane F.Burgette和Erik V.Nordheim,2012年。"迹约束:贝叶斯多项式Probit模型的一种可选识别策略,"商业与经济统计杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》,第30卷(3),第404-410页,2月。
    12. Bhat,Chandra R.和Dubey,Subodh K.,2014年。"在选择建模中整合潜在心理结构的一种新的估计方法,"运输研究B部分:方法爱思唯尔,第67卷(C),第68-85页。
    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

    引文由CitEc项目,订阅其RSS源用于此项目。
    作为


    引用人:

    1. Dubey,Subodh&Bansal,Prateek&Daziano,Ricardo A.&Guerra,Erick,2020年。"具有t分布误差核的广义连续多项式响应模型,"运输研究B部分:方法爱思唯尔,第133(C)卷,第114-141页。
    2. Ruben Loaiza Maya和Didier Nibbering,2020年。"多项式Probit模型中的可伸缩贝叶斯估计,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件25/20,莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    3. Regina Akello&Alice Turinawe&Pieter Wauters&Diego Naziri,2022年。"影响乌干达东部和西南部小农马铃薯贮藏技术选择的因素,"农业,MDPI,第12卷(2),第1-16页,2月。
    4. Subodh Dubey&Prateek Bansal&Ricardo A.Daziano&Erick Guerra,2019年。"具有t分布误差核的广义连续多项式响应模型,"论文1904.08332,arXiv.org,2020年1月修订。

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目,也被与本书同样的作品引用。
    1. Daziano,Ricardo A.,2015年。"使用贝叶斯结构选择模型推断模式偏好、车辆购买和能源悖论,"运输研究B部分:方法爱思唯尔,第76卷(C),第1-26页。
    2. Ricardo A.Daziano和Martin Achtnicht,2014年。"利用多项式Probit模型和GHK模拟器的Bayes估计预测超低耗飞行器的采用,"运输科学《信息》,第48(4)卷,第671-683页,11月。
    3. Didier Nibbering,2019年。"一个高维多项式选择模型,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件19月19日,莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    4. Ruben Loaiza-Maya和Didier Nibbering,2020年。"多项式probit模型中的可伸缩贝叶斯估计,"论文2007.13247,arXiv.org,2021年3月修订。
    5. Rinus Haaijer&Michel Wedel&Marco Vriens&Tom Wansbeek,1998年。"联合MNP模型中的效用协方差和上下文效应,"市场营销学《信息》,第17卷(3),第236-252页。
    6. Rajesh Paleti,2018年。"广义多项式概率模型:适应约束随机参数,"运输研究B部分:方法爱思唯尔,第118(C)卷,第248-262页。
    7. Rub’en Loaiza-Maya和Didier Nibbering,2022年。"多项式概率模型的快速变分Bayes方法,"论文2202.12495,arXiv.org,2022年10月修订。
    8. Susan Athey和Guido W.Imbens,2007年。"具有多重未观测选择特征的离散选择模型,"国际经济评论宾夕法尼亚大学经济系和大阪大学社会经济研究所协会,第48卷(4),第1159-1192页,11月。
    9. Raja Chakir&Olivier Parent,2009年。"土地利用变化的决定因素:空间多项式probit方法,"区域科学论文Wiley Blackwell,第88(2)卷,第327-344页,6月。
    10. Veettil,Prakashan Chellattan&Speelman,Stijn&Frija,Aymen&Buysse,Jeroen&van Huylenbrock,Guido,2011年。"水价、水权和地方水治理之间的互补性:印度克里希纳河流域农民选择行为的贝叶斯分析,"生态经济学爱思唯尔,第70卷(10),第1756-1766页,8月。
    11. 迈克尔·基恩(Michael P.Keane),2013年。"消费者需求的面板数据离散选择模型,"经济学论文2013年至2008年,牛津大学纳菲尔德学院经济学组。
    12. Robert Zeithammer和Peter Lenk,2006年。"无维多变量正态模型的贝叶斯估计,"定量营销与经济学(QME),施普林格,第4卷(3),第241-265页,9月。
    13. Zhang,Xiao&Boscardin,W.John&Belin,Thomas R.,2008年。"基于多元多项式probit模型的多元名义测度贝叶斯分析,"计算统计与数据分析爱思唯尔,第52卷(7),第3697-3708页,3月。
    14. 盖尔·马丁(Gael M.Martin)、大卫·弗雷泽(David T.Frazier)、鲁本·洛亚萨·马亚(Ruben Loaiza-Maya)、弗洛里安·胡贝尔(Florian Huber)、加里·库普(Gary Koop)、约翰·马霍(John Maheu)、迪迪埃·尼伯林(Didier Nibbering)和。"21世纪的贝叶斯预测:现代回顾,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件1/23,莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    15. Obrizan Maksym,2010年。"离散结果变量样本选择的贝叶斯模型,"MPRA纸28577,德国慕尼黑大学图书馆。
    16. Park,Sang Soo&Lee,Chung-Ki,2011年。"베이지안 추정법을 이용한 주택선택의 다항프로빗 모형 분석 [使用多项式概率模型分析住房选择-贝叶斯估计],"MPRA纸37150,德国慕尼黑大学图书馆。
    17. Martin,Gael M.&Frazier,David T.&Maneesoonthorn,Worapree&Loaiza-Maya,Rubén&Huber,Florian&Koop,Gary&Maheu,John&Nibbering,Didier&Panagiotelis,Anastasios,2024年。"经济学和金融学中的贝叶斯预测:现代回顾,"国际预测杂志爱思唯尔,第40卷(2),第811-839页。
      • 盖尔·马丁(Gael M.Martin)、大卫·弗雷泽(David T.Frazier)、沃普里·曼尼苏托恩(Worapree Maneesoonthorn)、鲁本·洛伊萨·马亚(Ruben Loaiza-Maya)、弗洛里安·胡贝尔(Florian Huber)、加里·库普(Gary Koop)、约翰·马尤(John Maheu)、迪迪。"经济学和金融学中的贝叶斯预测:现代回顾,"论文2212.03471,arXiv.org,2023年7月修订。
    18. Duncan Fong、Sunghoon Kim、Zhe Chen和Wayne DeSarbo,2016年。"用于面板选择数据分析的贝叶斯多项式概率模型,"心理测量学,施普林格;心理测量学会,第81卷(1),第161-183页,三月。
    19. Aßmann,Christian,2007年。"异质性和序列相关性下经常账户转回的决定因素和成本,"经济学工作论文2007年至2017年,基尔大学克里斯蒂安·阿尔布雷希茨分校经济系。
    20. Sumeetpal S.Singh&Nicolas Chopin&Nick Whiteley,2010年。"噪声马尔可夫决策过程的贝叶斯学习,"工作文件2010年3月36日,经济与统计研究中心。

    有关此项目的更多信息

    关键词

    多项式probit;潜在因素;贝叶斯分析;边缘数据增强;教育选择;职业选择;
    所有这些关键字.

    JEL公司分类:

    • C11号机组-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法:概述——贝叶斯分析:概述
    • C25型-数学与定量方法——单方程模型;单变量离散回归与定性选择模型;离散回归;比例;可能性
    • C35号-数学与定量方法——多重或联立方程模型;多变量离散回归与定性选择模型;离散回归;比例

    NEP字段

    本文已在以下内容中公布NEP报告:

    统计

    访问和下载统计

    更正

    本网站上的所有材料均由各自的出版商和作者提供。您可以帮助纠正错误和遗漏。请求更正时,请提及此项目的句柄:RePEc:iza:izadps:dp11042。请参阅一般信息关于如何更正RePEc中的材料。

    如果您编写了此项目,但尚未在RePEc注册,我们鼓励您这样做在这里。这允许将您的个人资料链接到此项目。它还允许您接受我们不确定的该项目的潜在引用。

    如果CitEc公司识别了书目参考,但没有将RePEc中的项目链接到它,您可以帮助这个表格.

    如果你知道引用这一条的缺失条目,你可以通过以与上述相同的方式为每个引用条目添加相关引用来帮助我们创建这些链接。如果您是该项目的注册作者,您可能还想查看您的RePEc作者服务个人资料,因为可能有一些引文等待确认。

    有关此项目的技术问题,或更正其作者、标题、摘要、书目或下载信息,请联系:Holger Hinte(以下电子邮件可用)。供应商的一般联系方式:https://edirc.repec.org/data/izaaade.html.

    请注意,更正可能需要几周时间才能筛选出来各种RePEc服务。

    想法是一个经济学研究论文服务。RePEc使用各出版商提供的书目数据。