基于逆γ偏正态分布的Tobit回归模型

Tobit模型是一种应用很广泛的截尾回归模型,并假定其误差项服从正态分布。相对于对称分布,偏态分布能获得更全面准确、及时有效的信息。基于此,文章提出了基于逆尺度因子偏正态分布的Tobit回归模型,并给出了该模型参数的极大似然估计,通过数值模拟与正态假设下的Tobit模型进行比较,结果表明该模型和方法是有用和有效的。