The Participation of Married Women in Iranian Labor Market: Logit non-linear modeling

Message:
Abstract:

In the present paper، logit non-linear massive model is presented by using the maximum likelihood method for binary model of Iranian female labor participation based on income-expenditure data of the households in 2006. In logit non-linear model، a continuous mathematical function like power، exponential، polynomial and logarithmic are used for independent variables such as husband income، education، woman age، wealth and the number of children above and under 6 years old. Non-linear equation of married women participation based on econometric comparison standards like White Test and Lagrange coefficient statistics is compared with parametric and non-parametric Logit models. The results of modeling represent that the selection of an appropriate mathematical function can provide a suitable flexibility in binary modeling and so increase the ability and decrease the errors of the modeling compared to parametric and non-parametric logit models. Also، this kind of modeling approach has a variance homogeneity as well as non-parametric model، but here there is less error in modeling.

Language:
Persian
Published:
Quarterly Journal of Economic Modelling, Volume:8 Issue: 3, 2014
Pages:
115 to 134
magiran.com/p1383434  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!