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The Copula Approach to Sample Selection Modelling: An Application to the Recreational Value of Forests

機譯：Copula方法選擇樣本模型：森林游憩價值的應用

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摘要

The sample selection model is based upon a bivariate or a multivariate structure, and distributional assumptions are in this context more severe than in univariate settings, due to the limited availability of tractable multivariate distributions. While the standard FIML estimation of the selectivity model assumes normality of the joint distribution, alternative approaches require less stringent distributional hypotheses. As shown by Smith (2003), copulas allow great flexibility also in FIML models. The copula model is very useful in situations where the applied researcher has a prior on the distributional form of the margins, since it allows separating their modelling from that of the dependence structure. In the present paper the copula approach to sample selection is first compared to the semiparametric approach and to the standard FIML, bivariate normal model, in an illustrative application on female work data. Then its performance is analysed more thoroughly in an application to Contingent Valuation data on recreational values of forests.
機譯：樣本選擇模型基于雙變量或多變量結構，在這種情況下，分布假設比單變量設置更為嚴格，因為可處理的多元分布的可用性有限。雖然選擇性模型的標準FIML估計假設聯合分布為正態(tài)，但其他方法則需要較少嚴格的分布假設。如Smith（2003）所示，copula在FIML模型中也具有很大的靈活性。 copula模型在應用研究人員具有邊際分布形式先驗的情況下非常有用，因為它允許將其建模與依賴結構的建模分開。在本文中，在女性工作數據的說明性應用中，首先將copula方法用于樣本選擇，并將其與半參數方法和標準FIML（雙變量正態(tài)模型）進行比較。然后，將其性能應用到有關森林休閑價值的或有估值數據中，進行更徹底的分析。

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