[論文レビュー] Estimation and Applications of Quantile Regression for Binary Longitudinal Data

Mohammad Arshad Rahman, Angela Vossmeyer|RePEc: Research Papers in Economics|Sep 12, 2019

demographic modeling and climate adaptation被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、非対称ラプラス誤差分布の正規-指数混合表現を用いた、ブロッキング付きのマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）アルゴリズムを用いて、二値縦断的データに対する新しいベイジアン階層的分位回帰モデルを提案する。このモデルは、共通効果と個別特有効果の両方を柔軟にモデル化でき、分位数ごとの共変数の影響の非均質性を明らかにする。特に、女性の労働参加と住宅所有に関する子供の年齢と富の影響が、低い分位数でより強く現れることが示され、平均回帰を超えた政策的洞察を提供する。

ABSTRACT

This paper develops a framework for quantile regression in binary longitudinal data settings. A novel Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is designed to fit the model and its computational efficiency is demonstrated in a simulation study. The proposed approach is flexible in that it can account for common and individual-specific parameters, as well as multivariate heterogeneity associated with several covariates. The methodology is applied to study female labor force participation and home ownership in the United States. The results offer new insights at the various quantiles, which are of interest to policymakers and researchers alike.

研究の動機と目的

• 経済推計パネル研究で一般的な二値縦断的データに対する柔軟な分位回帰手法の不足に対処すること。
• 二値結果とパネルデータにおける個人差を伴う分位回帰モデルの推定における計算的課題を克服すること。
• 固定効果と分散成分効果を同時に推定可能な計算効率の良いMCMCアルゴリズムの開発。
• 女性の労働参加と住宅所有という2つの重要な社会経済的結果にモデルを適用し、潜在的利得スケールの分位数ごとの共変数効果の非均質性を解明すること。
• 潜在的利得スケールの異なる分位数における二値結果の決定要因の違いを特定することで、政策的意義のある洞察を提供すること。

提案手法

• 二値結果を観察されない意思決定の傾向または意思の度合い（潜在的利得）の兆候と解釈するため、潜在的利得フレームワークを用いた階層ベイジアンモデルを採用する。
• 分位回帰における誤差項に非対称ラプラス（AL）分布を用い、完全なギブスサンプリングを可能にする正規-指数混合表現を活用する。
• 複数のパラメータを同時に更新することで計算効率を向上させるブロッキングMCMCアルゴリズムを採用し、メトロポリス・ハスティングス手順のチューニングを回避する。
• 共通（固定）効果と個別特有（ランダム）効果を組み合わせることで、共変数と個人ごとの多変量の非均質性をモデル化する。
• 階層構造から導かれる条件付き後確率分布を用いて、後確率のシミュレーションと推論を容易にする。
• シミュレーションスタディを用いて、提案されたMCMCアルゴリズムの計算効率と収束性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 女性の労働参加確率に与える共変数の効果は、潜在的利得分布の異なる分位数でどのように変化するか？
• RQ2 子供の年齢と家族構成の労働参加への影響は何か。また、利得分布全体でその影響はどのように変化するか？
• RQ3 住宅所有の意思の分位数ごとの違いを示す決定要因（性別、婚姻状態、富、健康保険加入状況）は何か？
• RQ4 グレート・リセッションの周辺において、住宅所有の状態依存性（state dependence）はどの程度の分位数にわたって持続するか？
• RQ5 分位回帰の結果は、平均回帰（PBLD）と比較して、二値縦断的結果における非均質効果をどの程度うまく捉えられるか？

主な発見

• 女性であることの住宅所有確率への影響は、25番目の分位数では2.9パーセンテージポイント、75番目の分位数では1.6パーセンテージポイントであり、高い利得水準で影響が減少していることが示された。
• 結婚していることは、25番目の分位数で住宅所有確率を8.7パーセンテージポイント、75番目の分位数で5.4パーセンテージポイント引き上げるが、低い利得水準でより強い効果を示した。
• 健康保険加入は、25番目の分位数で住宅所有確率を1.59パーセンテージポイント引き上げるが、75番目の分位数ではたった0.06パーセンテージポイントにとどまり、後者は有意にゼロと差がない。
• 純資産が5万ドル増加すると、75番目の分位数で住宅所有確率が2.03パーセンテージポイント上昇し、高い利得水準でより大きな影響を示した。
• 学士号以上を取得していることは、75番目の分位数で住宅所有確率を1.53パーセンテージポイント引き上げるが、これは高い動機付けを持つ個人においてより強い効果を示している。
• モデルは、グレート・リセッション以降の状態依存効果に顕著な差異を示しており、平均回帰とは著しく異なる結果を示し、特に低い分位数で顕著に乖離していた。