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使用非高斯面板数据模型估计累犯的系统连续时间趋势

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼

    （阿姆斯特丹Vrije大学）

  • 安德烈·卢卡斯

    （阿姆斯特丹Vrije大学）

  • 马吕斯·乌姆斯

    （阿姆斯特丹Vrije大学）

  • 基斯·范·蒙福特

    （阿姆斯特丹Vrije大学）

  • 维克托·范德格斯特

    （荷兰犯罪与执法研究所，莱顿）

摘要

这篇讨论论文导致了《Neerlandica统计》（2008）上的一篇文章。第62卷，第1期，第104-130页。我们对来自荷兰青少年司法机构的青少年犯罪生涯面板数据进行了建模。数据被分解为一个系统和一个具体的组成部分，其中系统组成部分反映了一般的时变条件，包括犯罪学气候。在基于模型的分析中，我们处理了（1）具有相同系统条件的每组的共享效应，（2）单个时间序列的强非高斯特征，（3）未观察到的常见系统条件，（4）连续时间内累犯概率的变化，（5）缺失观测。我们采用非高斯多元状态空间模型，同时处理所有这些问题。模型参数采用蒙特卡罗最大似然法进行估计。本文对这些方法进行了实证说明。我们比较了连续时间趋势和标准离散时间随机趋势规范。我们发现青少年在13年期间的累犯行为存在有趣的共同时间变化，同时考虑到由人格特征和最初犯罪记录决定的显著异质性。

建议引用

  • 暹·扬·库普曼（Siem Jan Koopman）、安德烈·卢卡斯（AndréLucas）、马吕斯·奥姆斯（Marius Ooms）、基斯·范蒙福特（Kees van Montfort）和维克托·范德格斯特（Victor van der Geest），2007年。"使用非高斯面板数据模型估计累犯的系统连续时间趋势,"廷伯根研究所讨论文件07-027/4，廷伯根研究所。
    • 手柄：RePEc:tin:wpaper:20070027
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    作为


    引用人：

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    1. 暹粒·扬·库普曼和约翰·A·D·阿斯顿，2006年。"鲁棒季节调整航空公司模型的非高斯推广,"预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第25卷（5），第325-349页。
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    非高斯状态空间建模;非线性面板数据模型;二项式时间序列;累犯行为;连续时间建模;
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    • C32号机组-数学与定量方法——多重或联立方程模型；多变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程；状态空间模型
    • C33号机组-数学与定量方法——多重或联立方程模型；多变量面板数据模型；时空模型
    • D63型-微观经济学——福利经济学——公平、正义、不平等和其他规范性标准和衡量

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