Simulated Multivariate Random-Effects Probit Models for Unbalanced Panels

نویسندگان

چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Bagging Probit Models for Unbalanced Classification

The 11th Pacific-Asia Knowledge Discovery and Data Mining Conference (PAKDD 2007) hosted a data mining competition, co-organized by the Singapore Institute of Statistics. The data set is from a consumer finance company with the aim of finding solutions for a cross-selling business problem. The company currently has two databases, one for credit card holders and the other for home loan (mortgage...

متن کامل

Multivariate probit regression using simulated maximum likelihood

We discuss the application of the GHK simulation method for maximum likelihood estimation of the multivariate probit regression model and describe and illustrate a Stata program mvprobit for this purpose.

متن کامل

Application of random-effects probit regression models.

A random-effects probit model is developed for the case in which the outcome of interest is a series of correlated binary responses. These responses can be obtained as the product of a longitudinal response process where an individual is repeatedly classified on a binary outcome variable (e.g., sick or well on occasion t), or in "multilevel" or "clustered" problems in which individuals within g...

متن کامل

the application of multivariate probit models for conditional claim-types (the case study of iranian car insurance industry)

هدف اصلی نرخ گذاری بیمه ای تعیین نرخ عادلانه و منطقی از دیدگاه بیمه گر و بیمه گذار است. تعین نرخ یکی از مهم ترین مسایلی است که شرکتهای بیمه با آن روبرو هستند، زیرا تعیین نرخ اصلی ترین عامل در رقابت بین شرکتها است. برای تعیین حق بیمه ابتدا می باید مقدار مورد انتظار ادعای خسارت برای هر قرارداد بیمه را برآورد کرد. روش عمومی مدل سازی خسارتهای عملیاتی در نظر گرفتن تواتر و شدت خسارتها می باشد. اگر شر...

15 صفحه اول

Maximum Simulated Likelihood Estimation of Random Effects Dynamic Probit Models with Autocorrelated Errors

This paper investigates the use of Maximum Simulated Likelihood estimation for random effects dynamic probit models with autocorrelated errors. It presents a new Stata command, redpace, for this estimator and illustrates its usage. The paper also compares the use of pseudo-random numbers and Halton sequences of quasi-random numbers for the MSL estimation of these models.

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: The Stata Journal: Promoting communications on statistics and Stata

سال: 2014

ISSN: 1536-867X,1536-8734

DOI: 10.1177/1536867x1401400202