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EconStor公司
伦敦财政研究所
财政研究所微观数据方法与实践中心cemmap工作文件
请使用此标识符引用或链接此项目:
https://hdl.handle.net/10419/241877
复制到剪贴板
标题:
通过匹配恢复潜在变量
作者:
曼努埃尔·阿雷拉诺
圣潘邦霍姆
出版年份:
2020
系列/报告编号:
cemmap工作文件编号CWP2/20
发布者:
伦敦微数据方法与实践中心
摘要:
我们提出了一种基于最优运输的匹配方法来估计具有独立潜在变量的非参数线性模型。
该方法包括从潜在变量生成伪观测值,从而使模型预测值与数据中匹配值之间的欧氏距离最小化。
我们证明了我们的非参数估计是一致的,并且我们证明它在模拟数据中表现良好。
我们将此方法用于研究收入动态小组研究中永久性和暂时性收入冲击的周期性。
我们发现,收入冲击的离散度近似为非周期性,而永久性冲击的偏度为顺周期性。
通过比较,我们发现小时工资冲击的分散性和偏度随商业周期变化不大。
主题:
潜在变量
非参数估计
匹配
因子模型
最佳运输
收入动态
JEL公司:
第14项
C33号机组
第一版的永久标识符:
doi:10.1920/wp.cem.2020.220
文件类型:
工作文件
出现在集合中:
财政研究所微观数据方法与实践中心cemmap工作文件
此项目中的文件:
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CWP20-02.pdf文件
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