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This study is concerned with factors affecting start-ups’ survival, and with predicting their survival probability. A new proportional hazard model is proposed for analyzing the survival of information and communications technology (ICT) start-ups. This model overcomes the limitations of existing survival models in their utilization of information about firms’ activities, stemming from the fact that those models manipulate observations only in a continuous-time horizon. A discrete-time proportional hazard model is proposed to account exhaustively for firms’ activities within the study period. To show the superiority of the proposed discrete-time proportional hazard model over a benchmark continuous-time proportional hazard model, both models are applied to a clinical dataset and their log-likelihood values are compared. The proposed model is found to be better in terms of goodness-of-fit and predictive performance.
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Aalen, O. O. / 1980 / A model for nonparametric regression analysis of counting processes. Mathematical Statistics and Probability Theory / Lecture Notes in Statistics 2:1~25
Baker, M. / 2000 / Duration depencence and nonparametric heterogeneity : a Monte Carlo study / Journal of Econometrics 96:357~393
Bretagnolle, J. / 1988 / Effect of omitting covariates in Cox’s model for survival data / Scandinavian Journal of Statistics 15:125~138
Cox, D. R. / 1972 / Regression models and life-tables / Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological) 34(2):187~220
Duchateau, L. / 2007 / The frailty model / Springer
Baker, M. / 2000 / Duration depencence and nonparametric heterogeneity : a Monte Carlo study / Journal of Econometrics 96:357~393
Bretagnolle, J. / 1988 / Effect of omitting covariates in Cox’s model for survival data / Scandinavian Journal of Statistics 15:125~138
Cox, D. R. / 1972 / Regression models and life-tables / Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological) 34(2):187~220
Duchateau, L. / 2007 / The frailty model / Springer
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