A flexible copula regression model with Bernoulli and Tweedie margins for estimating the effect of spending on mental health.
A flexible copula regression model with Bernoulli and Tweedie margins for estimating the effect of spending on mental health.
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具有伯努利和特威迪边际的灵活联结回归模型，用于估计支出对心理健康的影响。
DOI：
10.1002/hec.4668
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
2.1
通讯作者：
Marra G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Marra G
我们开发了一个灵活的两方程Copula模型来解决健康分布回归中医疗支出的内隐问题。支出差额使用复合伽马分布，这是特威迪分布族的一个特例，用于说明零点处的峰值和高度偏斜的连续部分。一个有效的估计算法提供了灵活的选择copulae和链接函数，包括logit，probit和cloglog的健康边缘。我们的实证应用重新访问数据从兰德健康保险实验。在联合模型中，使用随机保险计划分配作为支出工具，估计增加1000美元将使计划后心理健康指数低的概率降低1.9个百分点。该效应在统计学上不显著。忽略内分泌会导致虚假的正效应估计。
We develop a flexible two‐equation copula model to address endogeneity of medical expenditures in a distribution regression for health. The expenditure margin uses the compound gamma distribution, a special case of the Tweedie family of distributions, to account for a spike at zero and a highly skewed continuous part. An efficient estimation algorithm offers flexible choices of copulae and link functions, including logit, probit and cloglog for the health margin. Our empirical application revisits data from the Rand Health Insurance Experiment. In the joint model, using random insurance plan assignment as instrument for spending, a$1000 increase is estimated to reduce the probability of a low post‐program mental health index by 1.9 percentage points. The effect is not statistically significant. Ignoring endogeneity leads to a spurious positive effect estimate.
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