Модели бинарного выбора типа “mover-stayer” для панельных данных

<p>Данная работа посвящена изучению моделей бинарного выбора, в которых исследуемые наблюдения делятся на две группы. Каждая группа имеет разное уравнение логистической регрессии: связь между зависимыми переменными и независимой переменной. Данная работа включает в себя введение в область моделей бинарного выбора в логистической регрессии, обзор родственной модели Split population model, работающей с данными пространственных выборок. В исследовании предложена модель &ldquo;mover-stayer&rdquo; для работы с панельными данными. Данная модель описана и реализована в виде модуля в статистической оболочке stata с применением продвинутых алгоритмов подсчета и максимизации функций правдоподобия семейства &ldquo;ml&rdquo; функций. Характеристики модели изучены на разных сгенерированных панельных данных с использованием методов симуляции Монте-Карло. Модель апробирована на реальных данных Российского Мониторинга Экономики и Здоровья для исследования трудоустройства женщин. В дальнейшем, реализованный модуль может быть успешно применен для анализа любых других данных в рамках данной модели.</p>