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通过加权对辅助数据施加力矩限制

作者

上市的：
  • 朱迪思·海勒斯坦
  • 吉多·伊姆本斯

摘要

在本文中，我们分析了矩限制下回归模型中系数的估计，其中矩限制是从辅助数据中导出的。力矩限制产生每个观测值的权重，随后可用于加权回归分析。我们在两个假设下讨论了这些权重的解释：目标总体（从中构造矩）和抽样总体（从其中提取样本）是相同的，并且这些总体不同。我们提出了一个基于省略能力偏差的工资回归估计应用。国家纵向调查青年男性队列（NLS）除了包含关于工资、教育和经验的每个观察结果的信息外，还记录了两个测试分数的数据，这两个分数可能被视为能力的代表。然而，NLS是一个小数据集，消耗率很高。我们研究如何通过在1980年美国人口普查1%样本中的教育、经验和原木工资的联合分布中形成矩来缓解NLS中的这些问题，并使用这些矩来构建NLS加权回归分析的权重。我们分析了加权回归技术对NLS控制能力的教育和经验回报的估计系数和标准误差的影响，假设NLS和人口普查样本是来自同一人群的随机样本，也可以不假设。©1999哈佛学院和麻省理工学院院长和研究员

建议引用

  • Judith K.Hellerstein和Guido W.Imbens，1999年。"通过加权对辅助数据施加力矩限制,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社，第81卷（1），第1-14页，2月。
    • 手柄：RePEc:tpr:重申：v:81:y:1999:i:1:p:1-14
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