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J-GLOBAL ID：202202263157749524   整理番号：22A0621420

グループ構造による変数選択:退職年齢における雇用-競合リスク分位回帰分析【JST・京大機械翻訳】

Variable selection with group structure: exiting employment at retirement age-a competing risks quantile regression analysis

著者 (2件)： Shi Shuolin (Department of Economics, Copenhagen Business School, Frederiksberg, Denmark) ,  Wilke Ralf A. (Department of Economics, Copenhagen Business School, Frederiksberg, Denmark)
資料名： Empirical Economics  (Empirical Economics)
巻： 62  号： 1  ページ： 119-155  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4313A  ISSN： 0377-7332  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 退職年齢周辺の雇用からの高齢従業員の出口経路を考察した。著者らの管理データは,2004年から2016年までのデンマークの人口に関する毎週の情報と,16のリンクした管理レジスタからの397の変数をカバーした。早期と後期の退職遷移が様々なレジスタにおける情報に関連するかを同定するために,柔軟な依存競合リスク分位回帰モデルを用いた。著者らのモデル選択は機械学習法,特に統計的正則化によって導かれる。(適応)グループブリッジを用いて,オラクル特性を維持しながら,異種および高次元データにおける関連管理レジスタおよび変数を同定した。最新の統計的手法を適用することにより,デンマークにおける主な年長プログラムへの遷移時間の条件付き分布への詳細な洞察を得た。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *回帰分析 ,  *雇用 ,  *退職 ,  データ ,  *リスク ,  レジスタ ,  デンマーク王国 ,  統計的方法 ,  年齢 ,  労働者 ,  正則化 ,  回帰モデル ,  機械学習
準シソーラス用語： 従業員 ,  モデル選択 ,  *変数選択 ,  高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 適応グループブリッジ ,  競争リスク ,  分位回帰 ,  統計的学習

分類 (3件)： 老人医学  (GC09000X) ,  疫学  (GB03000E) ,  医療制度  (GB04020H)

タイトルに関連する用語 (8件)： グループ構造 ,  変数選択 ,  退職 ,  年齢 ,  雇用 ,  競合 ,  リスク ,  回帰分析