Arbeitspapier

Robust estimation of zero-inflated count models

Applications of zero-inflated count data models have proliferated in empirical economic research. There is a downside to this development, as zero-inflated Poisson or zero-inflated Negative Binomial Maximum Likelihood estimators are not robust to misspecification. In contrast, simple Poisson regression provides consistent parameter estimates even in the presence of excess zeros. The advantages of the Poisson approach are illustrated in a series of Monte Carlo simulations.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Working Paper ; No. 0908

Klassifikation
Wirtschaft
Hypothesis Testing: General
Single Equation Models; Single Variables: Discrete Regression and Qualitative Choice Models; Discrete Regressors; Proportions; Probabilities
Thema
excess zeros
Poisson
overdispersion
negative binomial regression
Zähldatenmodell
Stochastischer Prozess
Maximum-Likelihood-Methode
Monte-Carlo-Methode
Robustes Verfahren
Theorie

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Staub, Kevin E.
Winkelmann, Rainer
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
University of Zurich, Socioeconomic Institute
(wo)
Zurich
(wann)
2009

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:46 MEZ

Datenpartner

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Staub, Kevin E.
  • Winkelmann, Rainer
  • University of Zurich, Socioeconomic Institute

Entstanden

  • 2009

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