Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/246293 
Erscheinungsjahr: 
2020
Schriftenreihe/Nr.: 
Working Paper No. 2003
Verlag: 
Johannes Kepler University of Linz, Department of Economics, Linz
Zusammenfassung: 
We use the LASSO estimator to select among a large number of explanatory variables in wage regressions for a decomposition of the gender wage gap. The LASSO selection with a one standard error rule removes about a quarter of the regressors. We use the LASSO-selected regressors for OLSbased gender wage decompositions. This approach results in a smaller error variance than in OLS without LASSO-selection. The explained gender wage gap is 1%-point greater than in the conventional OLS model.
Schlagwörter: 
gender wage gap
LASSO
decomposition
JEL: 
J31
J71
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
448.08 kB





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