Отбор проб потока
В статистике при выборке потоков , в отличие от выборки запасов , наблюдения собираются по мере того, как они входят в определенное состояние интереса в течение определенного интервала. [ 1 ] При работе с данными о продолжительности (такими как периоды трудоустройства или показатели смертности ) метод выборки данных оказывает прямое влияние на последующий анализ и выводы . Примером демографии может служить выборка количества людей, умерших в течение определенного периода времени (например, определенного календарного года); Популярным примером в экономике может служить количество людей, вышедших из строя в течение определенного периода времени (например, определенного квартала). [ 2 ] Исследователи, выдвигающие схожие предположения, но использующие разные методы отбора проб, могут прийти к принципиально разным выводам, если совместное распределение по пробам потока и запаса различается. [ 3 ]
Как правило, потоковые образцы страдают от правой цензуры . По истечении определенного периода времени, когда интервал выборки заканчивается, за лицами в выборке больше не следят, результаты записываются и данные анализируются. В приведенном выше примере безработицы мы наблюдаем точную продолжительность выхода из безработицы в течение определенного периода времени. Для людей, которые еще не вышли из безработицы, мы наблюдаем только нижнюю границу периода безработицы. [ 4 ] Разница между выборками запаса и потока может также помочь объяснить, почему некоторые статистические данные, измеряющие схожие показатели продолжительности, могут существенно различаться. Рассмотрим, например, среднюю продолжительность перерыва (AID), средний период, в течение которого люди, которые в настоящее время являются безработными, были безработными, и ACD, среднюю продолжительность периода полной безработицы для работающих людей. Салант показывает, что неоднородность уровней опасности между запасами и распределением потоков дает ключ к пониманию того, почему эти две статистические данные различаются. Например, если вероятность получения предложения о работе снижается с увеличением времени безработицы, E[ T ] < E[ S ], где S и T обозначают наблюдаемую и фактическую продолжительность соответственно. [ 2 ]
Теория обновления является подходящим инструментом для решения этих проблем. [ 1 ] и был предложен широкий спектр оценок. Эти оценки варьируются от полностью параметрических моделей, таких как модель смешанных пропорциональных рисков, [ 5 ] непараметрическим и полупараметрическим методам. [ 6 ]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б Кэмерон А.С. и П.К. Триведи (2005): Микроэконометрика: методы и приложения. Издательство Кембриджского университета, Нью-Йорк.
- ^ Jump up to: а б Салант, С. (1977): Теория поиска и данные о продолжительности: своего рода теория. Ежеквартальный журнал экономики, 91 (1), стр. 39–57.
- ^ Чешер, А. и Т. Ланкастер (1981): Отбор проб запасов и потоков. Письма по экономике 8 (1), стр. 63–65.
- ^ Вулдридж, Дж. (2002): Эконометрический анализ поперечных и панельных данных, MIT Press, Кембридж, Массачусетс.
- ^ Ланкастер, Т. (1979): Эконометрические методы определения продолжительности безработицы. Эконометрика 47(4), стр. 939–956.
- ^ Хаусман, Дж. А. и Т. Воутерсен (2014), Оценка полупараметрической модели продолжительности без указания неоднородности. Журнал эконометрики 178 (1), стр. 114–131.