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Estimation of Linear and Non-Linear Indicators using Interval Censored Income Data
Walter, Paul ;  Groß, Markus ;  Schmid, Timo ;  Tzavidis, Nikos ;  ;  Universität <Berlin, Freie Universität> / Fachbereich Wirtschaftswissenschaft

HaupttitelEstimation of Linear and Non-Linear Indicators using Interval Censored Income Data
AutorWalter, Paul
AutorGroß, Markus
AutorSchmid, Timo
AutorTzavidis, Nikos
HerausgeberUniversität <Berlin, Freie Universität> / Fachbereich Wirtschaftswissenschaft
Seitenzahl19 Seiten
Schriftenreihe ; 2017/22 : Economics
Freie SchlagwörterSmall area estimation; empirical best predictor; nested error regression model; grouped data
DDC330 Wirtschaft
ZusammenfassungAmong a variety of small area estimation methods, one popular approach for the estimation of
linear and non-linear indicators is the empirical best predictor. However, parameter estimation using
standard maximum likelihood methods is not possible, when the dependent variable of the underlying
nested error regression model, is censored to specific intervals. This is often the case for income
variables. Therefore, this work proposes an estimation method, which enables the estimation of the
regression parameters of the nested error regression model using interval censored data. The introduced
method is based on the stochastic expectation maximization algorithm. Since the stochastic
expectation maximization method relies on the Gaussian assumptions of the error terms, transformations
are incorporated into the algorithm to handle departures from normality. The estimation of the
mean squared error of the empirical best predictors is facilitated by a parametric bootstrap which captures
the additional uncertainty coming from the interval censored dependent variable. The validity
of the proposed method is validated by extensive model-based simulations.
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PDF-Datei von FUDOCS_document_000000027507
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Fachbereich/EinrichtungFB Wirtschaftswissenschaft
Erscheinungsjahr2017
Dokumententyp/-SammlungenBuch
SpracheEnglisch
Rechte Nutzungsbedingungen
Erstellt am14.08.2017 - 12:45:52
Letzte Änderung14.08.2017 - 12:46:10
 
Statische URLhttp://edocs.fu-berlin.de/docs/receive/FUDOCS_document_000000027507
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