Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/24617 
Erscheinungsjahr: 
2005
Schriftenreihe/Nr.: 
ZEW Discussion Papers No. 05-67 [rev.]
Verlag: 
Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW), Mannheim
Zusammenfassung: 
We consider an extension of conventional univariate Kaplan-Meier type estimators for the hazard rate and the survivor function to multivariate censored data with a censored random regressor. It is an Akritas (1994) type estimator which adapts the nonparametric conditional hazard rate estimator of Beran (1981) to more typical data situations in applied analysis. We show with simulations that the estimator has nice finite sample properties and our implementation appears to be fast. As an application we estimate nonparametric conditional quantile functions with German administrative unemployment duration data.
Schlagwörter: 
nonparametric estimation
censoring
unemployment duration
JEL: 
C41
C34
C14
Ältere Version: 
Dokumentart: 
Working Paper

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227.01 kB





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