带有有偏正态误差的似乎不相关Tobit模型的估计及其应用

发布时间：2017-06-11 14:09

  本文关键词：带有有偏正态误差的似乎不相关Tobit模型的估计及其应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在卫生经济中,医疗费用数据是一个受限制的数据,其中包含一部分零,而那些不为零的数据常呈现出连续的有偏形态。此时,基于正态或t分布误差的Tobit模型可能不适合刻画该类数据。为此,本文将已有的二元似乎不相关Tobit模型推广到相应的带有有偏正态误差的模型。对于似乎不相关Tobit模型,人们通常通过二元分布来描述其误差项之间的相关性,特别是二元正态分布,但其边缘分布之间的线性关系导致其有一定的局限性。针对此问题,本文采用Copula来描述似乎不相关Tobit模型误差项之间的相关关系。本文还重点研究了模型的参数估计,包括极大似然估计方法、两阶段KM (Kaplan-Meier)估计方法、两阶段补充数据估计方法。通过随机模拟研究,说明了似乎不相关Tobit模型和所提出的估计方法的有效性。本文旨在为一批美国退休人口医疗费用数据选取一个较合适的模型,该数据中记录了2000年美国健康与退休调查中得到的自费医疗费用以及公费医疗费用。包含了3206个调查对象,其中有12%的个体反映自费医疗费用为零,同时有20%的个体报告说公费医疗费用为零。文中采用两阶段补充数据法进行参数估计,所得到结论基本合理,并且与人们一般的认知保持一致,这也进一步说明了我们模型和参数估计方法的有效性。
【关键词】：似乎不相关Tobit模型 有偏正态分布 Copula KM估计法 两阶段补充数据估计法
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R1;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第1章 引言7-10
• 第2章 模型介绍10-13
• 2.1 有偏正态误差下的二元似乎不相关Tobit模型10-11
• 2.2 Copula模型11-13
• 第3章 极大似然估计13-31
• 3.1 参数估计方法13-27
• 3.2 模拟研究27-31
• 第4章 两阶段KM估计31-34
• 4.1 估计方法31-32
• 4.2 模拟研究32-34
• 第5章 两阶段补充数据法估计34-47
• 5.1 参数估计方法34-39
• 5.2 模拟研究39-45
• 5.3 三种估计方法的比较45-47
• 第6章 实例应用47-55
• 第7章 小结与展望55-56
• 参考文献56-59
• 致谢59

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