有序响应变量随机系数模型及其应用

《有序响应变量随机系数模型及其应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、有序啊应变量随机系数模型及其应用本文系教育祁人文社会科学研究“十五”规划项目“客户行为计*研究气项目批椎号：0158910004）的部分成果j58消费经济/20Q3.2□易丹辉何铮有序响应变倉随机系数模型属于多层线性模型。多层线性模型主要处理具有层次结构（嵌套结构｝的数据，即分层数据。在分层数据中，不仅有描述个体特征的变量（第一水平），而且有由个体组成的更高层次的变量（第二水平或第三水平）。在对微观主体行为的计量研究中，也会遇到分层数据，可以应用多层线性模型。微观主体行为的测量通常以分类数据（离散型数据）的形式表现，因此

2、需使用离散型多层线性模型。有序响应变直随机系数模型是离散型多层线性模型的一种特殊形式，应用于响应变量为有序分类数据的情形。本文以医疗消费为例。医疗消费行为是指个体对医疗服务产生需要到实际购买和利用医疗服务術过程。医疗消费行为具有多方面的特征，如消费数議、消费方式等。医疗费用是医疗消费行为的一个重要特征，它以货币金额衡虜医疗服务的消费数量。本文拟研究医疗费用有哪些影响因素及影响因素的作用程度。医疗费用从理论上而育是连续变量，但实际中一般难以得到个体医疗费用的准确数值。通常是将医疗费用分为若干等级，看个体的医疗费用属于哪个等

3、级。因此，一般从抽样调査得到的医疗费用是按数超多少排序的数据，即厲于有序分类变量。医疗费用的影响因累，如个人的生理和社会经济特征等，通常也是分类数据。所以，研究医疗费用（响应变量或因变佬）与影响因素（自变量或解释变最）的关系无法使用传统的回归模型。同时，不同影响因素间可能存在层次关系：某些个体特征为第一水平影响因素,而某些群体特征为第二水平影响因素，并且第一水平影响因素对医疗费用的影响程度与第二水平影响因素有关。有序响应变量随机系数模型不受传统回归模型的限制，可以描述影响因素间的层次关系。本文将利用有序响应变量随机系数模

4、型对个体医疗消费行为及其彫响因索作定量分析。一、模型简介水平1的模型形式与Logistic模型中比例优势模型（proportionaloddsmodel）很接近，只是解释变堤有序响应变量随机系数模型是多层线性模型的推广。假设响应变ft丫目取M个不同值，不同值之间具有一定的顺序，以1,2,…，M表示，且1匕2<…M

5、模型如下：水平1：5n沪ft）j+Pij*XBj+…+阳*Xpij+d（m）m=1,2,…，M;d（1）=0水平2：甌=+uoj+uiiUOjUlj,其中，假设m~N（0Q）,（.Upj・TooToiATopT10ThATipMMOMTpOTpiATpp水平1的模型形式与logistic模型中比例优势模型（proportionaloddsmodel）很接近，只是解释变量的系数在第二水平上存在随机变异。应用有序响应变量随机系数模型研究解释变量的影响程度时，可以利用优势比率。优势(odds)是某一事件发生(成功)概率与不发生

6、(失败)概率之出。而优势比率就是针对同一事件的两个优势之比。就该模型而言,优势比率定义为：P(YiiwmIXki严X旳)/P(Yii>mI备二)P(丫用WmIXkij=X矽)/P(Yq>mIXkij=Xkij2)=exp(pkj*(Xkijl-X^))⑴其中，m=l,2,…M;X财和X矽是忌侏二1、2、…、P)所取的两个不同值。(1)式表示在其余的p-1个自变童保持不变的条件下，X“j变动形成的优势比率只与X卯和X旧的差以及陆有关。需注意的是陆可能存在随机变异。优势比率用来分析某一自变量变化导致的优势变动，从而分析响应变

7、量发生概率的变化。二、数据来源本文所使用的数据来源于对某市居民医疗消费行为及意愿的调査。该调査利用中国人民大学统计学系调査中心的电脑辅助电话系统(RUC-CAT1)实施。凋査采用PPS抽样方法，抽样总体是北京市电话号码库，有效样本551。调査包含了医疗消费若干方面的数据。对于本研究而言，医疗费用以及个体的若干社会和生理特征数据是我们所关注的对象。医疗费用按数量多少分为5个等级：1.医疗费用200元以下；2.医疔费用200~500元；3.医疗费用500-1000元;4.医疗费用1000~2000元;5.医疗费用2000元以

8、上。5个等级之间具有一定顺序。所以，医疗费用为有序分类变量。个人的社会及生理特征认为是医疗费用的影响因素，也是分类变量。个体特征，如身休状况、年龄、教育程度等认为是第一水平影响因素；而群体待征,如行业等认为是第二水平影响因素。影响因素之间具有层次关系，个体待征包含于群体特征之下。第一水平影响因素对医疗费用的影响程度与