Three Essays on Identification and Estimation using Sample Combination in a Missing Data Context
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is concerned with identification and estimation in two different contexts of missing data.These data settings and their associated empirical challenges were faced during the analysis of micro survey data from the Bank of Canada on payment behaviors.However, the methodological approaches adopted or developed here are of wider interest and applicability.In both situations, identification is achieved by employing data combination strategies.The first chapter uses panel data to understand the impact of retail payment innovations on cash usage while accounting for unobserved heterogeneity.The challenging feature of the data pertains to high rates (about 50 percent) of non-ignorable attrition.This missing data problem is addressed by the use of refreshment samples, which allow one to correct for potential attrition bias due to general forms of attrition instead of relying on rather restrictive assumptions.The methodological contribution is to provide identification of a three-period attrition probability function, and to discuss how to control simultaneously for non-ignorable attrition and item nonresponse.The following chapters deal with the common missing data case in which the variables of interest to a research question are not all available in one single data set, and data combination is required.In contrast with most sample combination methods I propose, in the second chapter, an identification strategy that does not rely on either units or variables in common across the samples to be combined.Rather, I exploit the availability of a third sample where an aggregate distribution of the variables i My first words of acknowledgements go to my thesis co-supervisors, Kim P. Huynh and Marcel Voia.There would be much more to say, but thank you for believing in me from the start and for guiding me along the way.To my colleague and co-author Heng Chen, thanks for opening up the world of econometric identification to me.I've learned so much from working with you.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».