半参数可加beta回归模型及其应用

发布时间：2018-01-24 22:16

  本文关键词： 半参数 beta回归 广义可加模型 医疗支出　出处：《中国管理科学》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：当响应变量为连续比例数据时,即其取值为(0,1)区间时,经典的线性回归或者数据变换方法的结果往往不理想。这种情况下可以使用Ferrari and Cribari-Neto提出的beta回归模型。但是传统的beta回归模型仅局限于参数线性回归,模型的灵活度不高。本文提出了半参数可加beta回归模型以及参数估计方法,通过模拟发现具有良好的效果。另外,将半参数可加beta回归应用于医疗支出占家庭总支出比例的实证分析上,探讨了影响医疗支出占家庭总支出比例的影响因素。
[Abstract]:When the response variable is continuous scale data, that is, its value is 0 / 1). The results of classical linear regression or data transformation methods are often not ideal. In this case, Ferrari and can be used. Cribari-Neto 's beta regression model, but the traditional beta regression model is limited to parametric linear regression. The flexibility of the model is not high. In this paper, a semi-parametric additive beta regression model and a parameter estimation method are proposed. The simulation results show that the model has a good effect. The semi-parametric additive beta regression is applied to the empirical analysis of the proportion of medical expenditure to total household expenditure, and the influencing factors on the proportion of medical expenditure to total household expenditure are discussed.
【作者单位】： 厦门大学经济学院;上海财经大学国际工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71471152,71303200) 全国统计科学研究重点项目(2015629)
【分类号】：F323.8;O212.1
【正文快照】： 1引言在经济学、社会学、医学等领域,进行建模分析时,经常碰到响应变量的取值范围在(0,1)间的比例数据,比如考试通过率,股票分红比率、电视收视率、医疗支出占家庭总支出比例、失业率、基尼系数等。当响应变量为比例连续数据时,经典回归模型的拟合效果往往不好,拟合值y^经常会

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本文编号：1461170