Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/103845 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2013
Schriftenreihe/Nr.: 
Discussion Papers No. 13-04
Verlag: 
University of Bern, Department of Economics, Bern
Zusammenfassung: 
This paper studies the identification of coefficients in generalized linear predictors where the outcome variable suffers from non-classical measurement errors. Combining a mixture model of data errors with the bounding procedure proposed by Stoye (2007), I derive bounds on the coefficient vector under different non-parametric assumptions about the structure of the measurement error. The method is illustrated by analyzing a simple earnings equation.
Schlagwörter: 
Generalized linear predictor
Non-classical measurement error
Contaminated sampling
Corrupt sampling
Multiplicative mean independence
Stochastic dominance
Nonparametric bounds
JEL: 
C2
C21
J24
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
1.87 MB





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