Survival Modelling of Repeated Events Using the Example of Changes in the Place of Employment

• Authors: Wioletta Grzenda

Title variants

Modelowanie czasu trwania zdarzeń powtarzających się na przykładzie zmian miejsca zatrudnienia

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

This paper concerns the issue of survival modelling in the case of repeated events. In the modelling of this type of events, attention should be paid to the existence of dependence among the analysed durations, as well as the occurrence of unobserved heterogeneity. One of the ways to include these aspects in the analysis is to use models with random effects. The primary objective of this paper is to present the application of such models to analyse changes in the place of employment. The duration of individual periods of employment for the surveyed employees was modelled. The approach used made it possible to identify factors influencing decisions on job changes, but also to assess the risk of occurrence of events such as termination of employment, and to examine the impact of unobserved heterogeneity on the results of the estimations.

PL

W artykule został podjęty problem modelowania czasu trwania w przypadku powtarzających się zdarzeń. W modelowaniu tego typu zdarzeń należy zwrócić uwagę na występowanie zależności między analizowanymi czasami trwania, jak również nieobserwowalnej heterogeniczności. Jednym ze sposobów uwzględnienia w analizie tych aspektów jest wykorzystanie modeli z efektami losowymi. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie możliwości wykorzystania tego typu modeli do analizy zmian miejsc zatrudnienia. Modelowaniu poddano czas trwania poszczególnych okresów zatrudnienia dla badanych jednostek. Wykorzystane podejście umożliwiło identyfikację czynników wpływających na decyzje o zmianie miejsca zatrudnienia, ocenę ryzyka wystąpienia zdarzenia, jakim jest rozwiązanie stosunku pracy, oraz zbadanie wpływu nieobserwowalnej heterogeniczności na wyniki przeprowadzonych estymacji.

Keywords

EN

employment; repeated events; exponential model; Weibull model; models with random effects

PL

zatrudnienie; powtarzające się zdarzenia; model wykładniczy; model Weibulla; modele z efektami losowymi; zatrudnienie; powtarzające się zdarzenia; model wykładniczy; model Weibulla; modele z efektami losowymi

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2019
• Volume: 3
• Issue: 342
• Pages: 183-197

Dates

published

2019-08-22

Contributors

author

Wioletta Grzenda

• SGH Warsaw School of Economics, Collegium of Economic Analysis, Institute of Statistics and Demography

• https://orcid.org/0000-0002-2226-4563

References

• Allison P. D. (2010), Survival Analysis Using SAS: A Practical Guide, Second Edition, SAS Institute Inc., Cary.
• Balbo N., Billari F. C., Mills M. (2013), Fertility in Advanced Societies: A Review of Research, “European Journal of Population”, vol. 29, pp. 1–38.
• Bieszk‑Stolorz B. (2018), Analysis of the duration in unemployment with use of the regression models for the recurrent events, “Research Papers Of Wrocław University Of Economics”, vol. 507, pp. 21–29.
• Cox D. R., Oakes D. (1984), Analysis of Survival Data, Chapman and Hall, London.
• CSO (2016), Monitoring rynku pracy. Kwartalna informacja o rynku pracy, Warszawa.
• Fan J., Li R. (2002), Variable selection for Cox’s proportional hazards model and frailty model, “Annals of Statistics”, vol. 30, pp. 74–99.
• Generations and Gender Programme, http://www.ggp‑i.org/ [accessed: 10.12.2018].
• Giannelli G. C., Jaenichen U., Rothe T. (2016), The evolution of job stability and wages after the implementation of the Hartz reforms, “Journal for Labour Market Research”, vol. 49, no. 3, pp. 269–294.
• Grzenda W. (2017), Modelling the duration of the first job using Bayesian accelerated failure time models, “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, vol. 4, no. 330, pp. 19–38.
• Gutierrez R. G. (2002), Parametric frailty and shared frailty survival models, “Stata Journal”, vol. 2, no. 1, pp. 22–44.
• Hougaard P. (1991), Modelling heterogeneity in survival data, “Journal of Applied Probability”, vol. 28, no. 3, pp. 695–701.
• Hougaard P. (1995), Frailty models for survival data, “Lifetime Data Analysis”, vol. 1, no. 3, pp. 255–273.
• Kleinbaum D. G., Klein M. (2006), Survival Analysis: A Self‑Learning Text, Springer Science & Business Media, New York.
• Kotowska I. E., Sztanderska U., Wóycicka I. (eds.) (2007), Aktywność zawodowa i edukacyjna a obowiązki rodzinne w Polsce w świetle badań empirycznych, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.
• Landmesser J. (2013), Wykorzystanie metod analizy czasu trwania do badania aktywności ekonomicznej ludności w Polsce, Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
• Miller Jr R. G. (2011), Survival analysis, vol. 66, John Wiley & Sons, Hoboken.
• Morris C., Christiansen C. (1995), Fitting Weibull duration models with random effects, “Lifetime Data Analysis”, vol. 1, no. 4, pp. 347–359.
• Sochacka K. (2012), Skuteczne rozwiązanie stosunku pracy z pracownikiem, C. H. Beck, Warszawa.
• Sztanderska U. (2005), Aktywność zawodowa kobiet w Polsce. Jakie szanse? Jakie rezultaty?, [in:] I. Wóycicka (ed.), Szanse na wzrost dzietności – jaka polityka rodzinna?, Polskie Forum Strategii Lizbońskiej, Niebieskie Księgi, Gdańsk.
• Tanova C., Holtom B. C. (2008), Using job embeddedness factors to explain voluntary turnover in four European countries, “The International Journal of Human Resource Management”, vol. 19, no. 9, pp. 1553–1568.
• Wienke A. (2011), Frailty Models in Survival Analysis, CRC Press, Boca Raton.
• Willekens F. (1999), The Life course: Models and analysis, [in:] L. Van Wissen, P. Dykstra (eds.), Population Issues: An Interdisciplinary Approach, Kluwer/Plenum Publisher, New York.

Identifiers

DOI

10.18778/0208-6018.342.10