Quantile Regression with Panel Data
Notice bibliographique
Résumé
We propose a generalization of the linear quantile regression model to accommodate possibilities afforded by panel data.Specifically, we extend the correlated random coefficients representation of linear quantile regression (e.g., Koenker, 2005; Section 2.6).We show that panel data allows the econometrician to (i) introduce dependence between the regressors and the random coefficients and (ii) weaken the assumption of comonotonicity across them (i.e., to enrich the structure of allowable dependence between different coefficients).We adopt a "fixed effects" approach, leaving any dependence between the regressors and the random coefficients unmodelled.We motivate different notions of quantile partial effects in our model and study their identification.For the case of discretely-valued covariates we present analog estimators and characterize their large sample properties.When the number of time periods (T) exceeds the number of random coefficients (P), identification is regular, and our estimates are √N-consistent.When T=P, our identification results make special use of the subpopulation of stayers -units whose regressor values change little over time -in a way which builds on the approach of Graham and Powell (2012).In this just-identified case we study asymptotic sequences which allow the frequency of stayers in the population to shrink with the sample size.One purpose of these "discrete bandwidth asymptotics" is to approximate settings where covariates are continuously-valued and, as such, there is only an infinitesimal fraction of exact stayers, while keeping the convenience of an analysis based on discrete covariates.When the mass of stayers shrinks with N, identification is irregular and our estimates converge at a slower than √N rate, but continue to have limiting normal distributions.We apply our methods to study the effects of collective bargaining coverage on earnings using the National Longitudinal Survey of Youth 1979 (NLSY79).Consistent with prior work (e.g., Chamberlain, 1982;Vella and Verbeek, 1998), we find that using panel data to control for unobserved worker heteroegeneity results in sharply lower estimates of union wage premia.We estimate a median union wage premium of about 9 percent, but with, in a more novel finding, substantial heterogeneity across workers.The 0.1 quantile of union effects is insignificantly different from zero, whereas the 0.9 quantile effect is of over 30 percent.Our empirical analysis further suggests that, on net, unions have an equalizing effect on the distribution of wages.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».