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使用copula和样本选择方法对老年工人的工作时间进行经济计量分析。 (英语) 兹比尔1463.62365

摘要:本文旨在通过样本选择模型的copula方法来确定影响泰国老年工人劳动力参与和工作时间的因素。将几个连接函数(如高斯连接函数和阿基米德连接函数)与限制为线性相关的标准Heckman方法进行了比较。本文证明了样本选择模型的copula方法在这种情况下有效,并且性能优于BVN(二元正态模型),尤其是Frank(L-t)copula模型,它允许依赖结构的灵活性并放宽联合正态假设。此外,所获得的结果表明,未观察到的因素在两个误差项之间存在显著的正相关性,这意味着选择性偏差存在,并且增加(减少)老年工人参与劳动力倾向的未观察到的因素也增加(减少)工作时间。此外,政策建议是,利益相关者应考虑制定一项计划,增加一些工人群体的工作时间,例如女性工人、非单身工人或不住在曼谷省的工人。

MSC公司:

62第20页 统计学在经济学中的应用
62第25页 统计学在社会科学中的应用
91B84号 经济时间序列分析
2005年6月62日 多元概率分布的表征与结构理论;连接线
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参考文献:

[1] 国家统计局,2013年第1季度全国劳动力调查,http://web.nso.go.th/en/pub/datapub。
[2] J.M.Wooldridge,《横截面和面板数据的计量经济学分析》,麻省理工学院出版社,2002年·Zbl 1441.62010年
[3] J.J.Heckman,影子价格、市场工资和劳动力供应,《计量经济学》42(1974)679-693·Zbl 0289.90003号
[4] J.J.Heckman,样本选择偏差作为规范误差,《计量经济学》47(1)(1979)153-161·Zbl 0392.62093号
[5] W.H.Greene,《计量经济学分析》,第5版,培生教育公司,新泽西州上鞍河,2003年。
[6] F.Vella,《样本选择偏差的估计模型:一项调查》,《人力资源杂志》33(1998)127-169。
[7] P.Puhani,The Heckman correction for sample selection and its critical,《经济调查杂志》14(1)(2000)53-68。
[8] K.Nawata,用Heckmans两步估计器和最大似然估计器估计女性劳动力供给模型,《模拟中的数学与计算机》64(2004)385-392·Zbl 1062.91054号
[9] K.Nawata,M.Li,用同时最大似然法估算日本已婚女性的劳动参与和工资方程模型,《日本国际经济杂志》18(2004)301-315。
[10] M.Genius,E.Strazzera,《将copula方法应用于样本选择建模》,《应用经济学》40(11)(2008)1443-1455。
[11] L.F.Lee,《纠正选择性偏差的一些方法》,《经济研究评论》49(1982)355-72·Zbl 0525.62103号
[12] L.F.Lee,《具有选择性的广义计量经济学模型》,《计量经济学》51(1983)507-512·Zbl 0516.62094号
[13] P.K.Trivedi,D.M.Zimmer,《Copula建模:计量经济学实践者、基础和趋势简介》1(1)(2005)1-111·Zbl 1195.91130号
[14] M.D.Smith,《使用阿基米德连接函数进行样本选择建模》,《计量经济学杂志》,6(2003)99-123·Zbl 1037.62047号
[15] B.Eberth,M.D.Smith,《苏格兰体育活动参与决策和持续时间建模》,《经济建模》27(2010)822-834。
[16] T.Hasebe,W.Vijverberg,《灵活样本选择模型:GTL-Copula方法》,IZA第7003号讨论文件。2012
[17] W.Chinnakum、S.Sribunchitta和P.Pastpipatkul,《影响发达国家经济产出的因素:面板数据样本选择的copula方法》,《国际近似推理杂志》54(6)(2013)809-824·Zbl 1316.91020号
[18] J.Sirisisakulchai和S.Sriboonchitta,《泰国普吉岛酒后驾驶和非酒后驾驶影响住院日的因素》,V.N.Huynh、V.Kreinovich和S.斯里布恩奇塔,《计量经济学发展中的依赖建模》,《智能系统和计算》,斯普林格,海德堡,第251卷(2014)479-490。
[19] D.Dancer、A.Rammohan和M.D.Smith,《孟加拉国的婴儿死亡率和儿童营养》,卫生经济学17(9)(2008)1015-1035。
[20] C.R.Bhat,N.Eluru,《基于Copula的方法在出行行为建模中调节居民自我选择效应》,交通研究B部分43(7)(2009)749-765。
[21] I.N.Sener,C.R.Bhat,基于Copula的远程通信选择和频率样本选择模型,环境与规划A.43(1)(2009)126-145。
[22] B.Schweizer,《交配的三十年》,In:G.DallAglio、S.Kotz和G.Salinetti(编辑):《给定边际的概率分布进展:超越copulas》,荷兰:Kluwer学术出版社,1991年·Zbl 0727.60001号
[23] R.B.Nelsen,《Copulas简介》(第二版),Springer-Verlag出版社,纽约,2006年·Zbl 1152.62030
[24] A.J.Patton,《不对称汇率依赖建模》,《国际经济评论》47(2)(2006)527-556。
[25] P.Boonyanuphong和S.Sriboonchitta,《使用Copula-Extreme Value理论分析橡胶现货和期货价格之间的波动性和相关性》,V.N.Huynh、V.Kreinovich和S.斯里布恩奇塔,《先进计量经济学中的依赖建模》,《智能系统和计算》,斯普林格,海德堡,第251卷(2014)431-444。
[26] O.Puarattanaarunkorn和S.Sriboonchitta,《基于Copula的中国和韩国游客到泰国的GARCH依赖模型:风险管理的含义》,载于V.N.Huynh、V.Kreinovich和S.Scriboonchtta,《先进计量经济学中的依赖建模》,《智能系统和计算》,斯普林格,海德堡,第251卷(2014)343-366。
[27] S.Sriboonchitta、H.T.Nguyen、A.Wiboonpongse和J.Liu,《泰国农业价格和生产指数的波动性和依赖性建模:静态与时变联结》,《国际近似推理杂志》54(6)(2013)793-808。
[28] G.Xue和S.Sriboonchitta,《生物燃料时代能源和农产品价格的协同运动:一种周期性的GARCH Copula方法》,in V.N.Huynh、V.Kreinovich和S.S riboonchtta,《先进计量经济学中的依赖建模》,《智能系统和计算》,Springer,Heidelberg,第251卷(2014)505-520。
[29] T.Schmidt,《应对连词》,《即将出版的风险书籍:连词——从理论到金融应用》,莱比锡大学数学系,2006年。
[30] R.B.Nelson,《Copulas简介》,《统计学讲义》,Springer-Verlag出版社,纽约,1999年·Zbl 0909.62052号
[31] M.J.Frank,《关于F(x,y)和x+yF(x、y)的同时结合性》,Aequationes Mathematicae 19(1)(1979)194-226·Zbl 0444.39003号
[32] D.G.Clayton,双变量生命表中的关联模型及其在慢性病发病率家庭趋势流行病学研究中的应用,Biometrika 65(1)(1978)141-151·Zbl 0394.92021号
[33] H.Joe,给定边际的多元分布参数族,《多元分析杂志》46(2)(1993)262-282·兹比尔0778.62045
[34] T.Amemiya,《高级计量经济学》,马萨诸塞州剑桥:哈佛,1985年。
[35] J.E.Prieger,非正态数据的灵活参数选择模型及其在医疗保健使用中的应用,《应用计量经济学杂志》17(2002)367-392。
[36] C.M.Jarque,A.K.Bera,《观测值和回归残差的正态性检验》,《国际统计评论》55(2)(1987)163-172·Zbl 0616.62092号
[37] S.S.Shapiro,M.B.Wilk,《正态性方差检验分析(完整样本)》,《生物统计学》52(1965)591-611·Zbl 0134.36501号
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