Vzorkování toku - Flow sampling

Ve statistikách v vzorkování toku, naproti tomu vzorkování zásob, pozorování se shromažďují při vstupu do konkrétního stavu zájmu během určitého intervalu.[1] Při práci s údaji o délce trvání (např. Kouzla zaměstnání nebo úmrtnost výsledky), data vzorkování metoda má přímý dopad na následné analýzy a odvození. Příkladem v demografii by bylo vzorkování počtu lidí, kteří zemřou v daném časovém rámci (např. V konkrétním kalendářním roce); oblíbeným příkladem v ekonomii by byl počet lidí opouštějících nezaměstnanost v daném časovém rámci (např. konkrétní čtvrtletí).[2] Vědci, kteří vnucují podobné předpoklady, ale používají různé metody vzorkování, mohou dosáhnout zásadně odlišných závěrů, pokud společná distribuce napříč tokem a vzorky zásob se liší.[3]

Obvykle vzorky toku trpí správně cenzura. Po určité době, kdy interval vzorkování končí, nejsou jednotlivci ve vzorku již sledováni, výsledky jsou zaznamenány a data jsou analyzována. Ve výše uvedeném příkladu nezaměstnanosti sledujeme přesné trvání osob, které v časovém rámci opustily nezaměstnanost. U lidí, kteří nezaměstnanost ještě neopustili, sledujeme pouze spodní hranici kouzla nezaměstnanosti.[4] Rozdíl mezi vzorkováním zásob a toků může také pomoci vysvětlit, proč se některé statistiky, které měří podobná měřítka trvání, mohou v důležitých ohledech lišit. Vezměme si například Průměrnou dobu přerušení (AID), průměrnou dobu, po kterou jsou lidé, kteří jsou v současné době nezaměstnaní, nezaměstnaní, a ACD, průměrnou dobu trvání celého období nezaměstnanosti pro zaměstnané lidi. Salant ukazuje, že heterogenita v mírách rizika mezi zásobou a distribucí toku poskytuje klíč k pochopení, proč se tyto dvě statistiky liší. Například pokud pravděpodobnost získání pracovní nabídky klesá s dobou nezaměstnanosti, E [T] S], kde S a T znamená pozorovanou a skutečnou dobu trvání.[2]

Teorie obnovy je vhodným nástrojem pro řešení těchto problémů,[1] a byla navržena celá řada odhadů. Tyto odhady se pohybují od plně parametrických modelů, jako je model smíšeného proporcionálního rizika,[5] na neparametrické a semiparametrické metody.[6]

Reference

  1. ^ A b Cameron A. C. a P. K. Trivedi (2005): Microeconometrics: Methods and Applications. Cambridge University Press, New York.
  2. ^ A b Salant, S. (1977): Teorie vyhledávání a doba trvání: Teorie druhů. The Quarterly Journal of Economics, 91 (1), s. 39–57.
  3. ^ Chesher, A. a T. Lancaster (1981): Stock and Flow Sampling. Ekonomické dopisy 8 (1), str. 63–65.
  4. ^ Wooldridge, J. (2002): Ekonometrická analýza údajů o průřezu a panelech, MIT Press, Cambridge, Mass.
  5. ^ Lancaster, T. (1979): Ekonometrické metody pro dobu trvání nezaměstnanosti. Econometrica 47 (4), str. 939–956.
  6. ^ Hausman, J. A. a T. Woutersen (2014), Estimating a semi-parametric duration model without specifying heterogenity. Journal of Econometrics 178 (1), s. 114–131.