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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10072010&local_id=10086911
코퓰러 모의 조건부 적률 적분법을 이용한 표본 선택 모형의 추정
Reports NRF is supported by Research Projects( 코퓰러 모의 조건부 적률 적분법을 이용한 표본 선택 모형의 추정 | 2016 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 송호신(이화여자대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number 2016S1A5A8018987
Year(selected) 2016 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2017년 10월 30일
Year type 결과보고
Year(final report) 2017년
Research Summary
  • Korean
  • Smith(2003)가 제안한 표본선택 모형을 위한 모수적인 코퓰러 최우추정법은 Heckman (1978)이 제기한 bivariate normal MLE를 더욱 완화된 조건하에서 추정할 수 있다는 점에서 문헌상 의의가 있다. 즉, 두 오차항 각각의 한계분포(marginal distribution)는 모수적 분포를 가정하고, 두 오차항의 결합분포는 코퓰러를 이용하여 bivariate normal 이외의 결합분포를 고려할 수 있게 됨으로써 보다 유연한(flexible) 추정을 가능하게 하였다는 점에서 의미가 크다. 그러나, Smith(2003)가 방법은 가정된 한계분포를 대입한 코퓰러가 실제 두 오차항의 결합분포와 일치한다라는 조건을 필요로 한다. 그러나 실제로 그의 방법으로는 그러한 조건이 만족되는가를 검정할 수가 없다. 만약, 그러한 조건이 실제로 만족되지 않는다면, 그의 모수적 코퓰러 ML 추정량은 일치추정량이 되지 못하는 문제가 생긴다. 이러한 한계점를 극복하기 위해서 본 연구에서는 코퓰러를 이용한 모의 조건부 적률 적분 방법(Copula Simulated Integrated Conditional Moment Estimation Method)을 이용하여 표본선택 모형을 추정할 것을 제안한다. 제안한 추정법의 강점은 연구자가 선택한 코퓰러와 가정한 한계분포가 두 오차항의 실제 결합분포와 일치하는가를 검정할 수 있다는 점이다. 실제 너무나 많은 코퓰러가 존재한다는 점, 그리고 코퓰러간에 서로 내포성이 없다는 성질(non-nested property)을 감안하면, 본 연구는 연구자가 선택한 코퓰러의 적절성을 평가할 수 추정방법을 제안한다는 점에서 기여도가 있다.
  • English
  • One of fundamental issues about the copula estimation is that what copula should
    be used in the estimation since there are too many copulas to pick. In particular, it
    is not trivial to choose the appropriate copula in the sample selection model since the
    two error terms are not observed. To solve the problem, this study proposes the copula
    simulated integrated conditional moment (CSICM) estimation method is proposed.
    The proposed method can provide a test to verify whether the chosen copula is correct
    or not as well as a consistent estimator of the parameter.
Research result report
  • Abstract
  • 본 연구에서는 코퓰러를 이용한 모의 조건부 적률 적분 방법(Copula Simulated Integrated Conditional Moment Estimation Method)을 이용하여 표본선택 모형을 추정할 것을 제안한다. 제안한 추정법을 이용하여 선택한 코퓰러와 가정한 한계분포가 두 오차항의 실제 결합분포와 일치하는가를 검정할 수 있다.
  • Research result and Utilization method
  • 적절한 코퓰러의 선택을 검정할 수 있다.
  • Index terms
  • 코퓰라, 표본선택, 조건부모의적률법
  • List of digital content of this reports
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