Estimation of Count Data using Bivariate Negative Binomial Regression Models
Publish Year: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 85
This Paper With 24 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JQE-14-2_006
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1402
Abstract:
Abstract Negative binomial regression model (NBR) is a popular approach for modeling overdispersed count data with covariates. Several parameterizations have been performed for NBR, and the two well-known models, negative binomial-۱ regression model (NBR-۱) and negative binomial-۲ regression model (NBR-۲), have been applied. Another parameterization of NBR is negative binomial-P regression model (NBR-P), which has an additional parameter and the ability to nest both NBR-۱ and NBR-۲. This paper introduces several forms of bivariate negative binomial regression model (BNBR) which can be fitted to bivariate count data with covariates. The main advantages of having several forms of BNBR are that they are nested and allow likelihood ratio test to be performed for choosing the best model, they have flexible forms of mean-variance relationship, they can be fitted to bivariate count data with positive, zero or negative correlations, and they allow overdispersion of the two dependent variables. Applications of several forms of BNBR are illustrated on two sets of count data; Australian health care and Malaysian motor insurance.
Keywords:
bivariate Poisson regression model , bivariate negative binomial regression model , Correlation , overdispersion
Authors
پویا فاروقی
هیات علمی دانشگاه آزاد
محمدشریف کریمی
عضو هیئت علمی دانشگاه رازی کرمانشاه
اسماعیل نوری
استاد دانشگاه ukm
اسرین کریمی
دانشجوی دکتری اقتصاد دانشگاه upm
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :