Arbeitspapier

Improved errors-in-variables estimators for grouped data

Grouping models are widely used in economics but are subject to nite sample bias. I show that the standard errors-in-variables estimator (EVE) is exactly equivalent to the Jackknife Instrumental Variables Estimator (JIVE), and use this relationship to develop an estimator which, unlike EVE, is unbiased in nite samples. The theoretical results are demonstrated using Monte Carlo experiments. Finally, I implement a model of intertemporal male labor supply using microdata from the United States Census. There are sizeable differences in the wage elasticity across estimators, showing the practical importance of the theoretical issues even when the sample size is quite large.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: UCD Centre for Economic Research Working Paper Series ; No. WP06/02

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
psuedo-panel
small sample bias
labor supply
Mathematische Ökonomie
Arbeitsangebot
Lohn
Elastizität
Stichprobenverfahren
Monte-Carlo-Methode

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Devereux, Paul J.
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
University College Dublin, UCD School of Economics
(wo)
Dublin
(wann)
2006

Handle
Letzte Aktualisierung
20.09.2024, 08:21 MESZ

Datenpartner

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Devereux, Paul J.
  • University College Dublin, UCD School of Economics

Entstanden

  • 2006

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