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排序效应方法：发现超出平均值的异质效应

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上市的：
  • 威克特·切诺祝可夫
  • 伊万·费尔南德斯·瓦尔
  • 叶洛

摘要

非线性和交互式线性模型中感兴趣的部分（其他同等）效应是异质的，因为它们可能会随着潜在的观测或未观测协变量发生显著变化。尽管异质性具有明显的重要性，但现代实证研究中的一种常见做法是通过报告平均部分效应（或充其量是某些组的平均效应）来基本上忽略它。虽然平均效应提供了典型效应的非常方便的标量摘要，但根据定义，它们并不能反映各种异质效应。为了更全面地发现这些效应，我们建议估计和报告排序效应——一组按递增顺序排序并按百分位数索引的估计部分效应。通过构建排序后的效果曲线，可以完整地表示并帮助可视化一个图中异质效果的范围。它们与传统的平均局部效应一样，在实践中方便且易于报告。它们也是分类分析的基础，我们将观察单元划分为受影响最大或最小的组，并总结其特征。我们为估计的分类效应和相关分类分析提供了不确定性（标准误差和置信区间）的量化，并为受影响最大和最小的群体提供了置信集。导出的统计结果依赖于建立关于多元排序算子和相关分类算子的Hadamard可微性的关键、新的数学结果，这些结果相互独立。我们运用分类效应方法和分类分析，论证了性别工资差距的几种显著模式。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:arx:论文：1512.05635
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