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A new mixed MNP model accommodating a variety of dependent non-normal coefficient distributions

机译：适应各种相关非正态系数分布的新型混合MNP模型

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AbstractIn this paper, we propose a general copula approach to accommodate non-normal continuous mixing distributions in multinomial probit models. In particular, we specify a multivariate mixing distribution that allows different marginal continuous parametric distributions for different coefficients. A new hybrid estimation technique is proposed to estimate the model, which combines the advantageous features of each of the maximum simulated likelihood inference technique and Bhat’s maximum approximate composite marginal likelihood inference approach. The effectiveness of our formulation and inference approach is demonstrated through simulation exercises and an empirical application.
机译： Abstract 在本文中，我们提出了一种通用的copula方法来适应非正常连续多项式概率模型中的混合分布。特别是，我们指定了一个多元混合分布，它允许针对不同系数使用不同的边际连续参数分布。提出了一种新的混合估计技术来估计模型，该技术结合了最大模拟似然推断技术和Bhat的最大近似复合边际似然推断方法各自的优势。通过仿真演练和经验应用证明了我们提出和推论方法的有效性。

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