Abstract
Dans cet article nous définissons une nouvelle classe de modèles pour les variables endogènes entières : les modèles additifs log-différenciés en probabilité (ALDP). Cette classe a des analogies avec les modèles semi-paramétriques de hasard proportionnel pour les modèles de durées et a des interprétations intéressantes en terme de coûts (ou de bénéfices). Les propriétés asymptotiques des estimateurs du maximum de vraisemblance pour ces modèles sont étudiées et comparées à celles des estimateurs de l’analyse discriminante. On propose également des estimateurs adaptés au cas d’échantillons stratifiés de façon exogène ou endogène. Enfin, le cas d’observations hétérogènes est discuté.
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