name: Обобщение регрессионных моделей с эндогенным переключением и неслучайным отбором на многомерный случай
keyword_list: модель Хекмана, неслучайный отбор, регрессионные модели с переключением, систематическая ошибка отбора, смещение отбора
abstract: Объект исследования - эконометрические модели, в которых наблюдаемость зависимых переменных определяется соблюдением нескольких критериев отбора. Цель работы - разработать методы оценивания параметров экономических моделей, предполагающих наличие произвольного конечного числа правил отбора наблюдений в выборку. За основу были взяты классические методы учета неслучайного отбора наблюдений (метод Хекмана, метод Ньюи и метод Галланта и Нички) и, с опорой на аппарат математической статистики, в частности, метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, были предложены их обобщения на многомерный случай. Также были использованы анализ симулированных данных и апробация предложенных эконометрических методов на реальных данных. Достигнутые результаты: предложены обобщения метода Хекмана и модели с эндогенным переключением на случай произвольного числа критериев отбор наблюдений. Обобщен на случай многокритериального отбора наблюдений полу-непараметрический метод Галланта и Нички. На случай многокритериального отбора наблюдений был обобщен полупараметрический метод Ньюи. Для предложенных методов были выведены выражения, позволяющие тестировать гипотезы об оцениваемых параметрах, а также рассчитывать предельны эффекты и строить прогнозы. Новизна: предложены параметрические и полупараметрические методы оценивания параметров экономических моделей при наличии произвольного числа критериев отбора наблюдений. На данных российского рынка труда были получены оценки отдачи от образования и брака на зарплату мужчин, учитывающие неслучайный отбор в число тех, кто оканчивает высшие учебные заведения и женится. Внедрение: получена оценка отдачи от образования на российском рынке труда с учетом неслучайного отбора индивидов не только в число занятых, но и в число тех, кто оканчивает высшее учебное заведение. Результаты исследования свидетельствуют в пользу того, что образование является эндогенным по отношению к уравнению заработной платы. Без учета неслучайного отбора эффект образования может быть недооценен, что согласуется с результатами ряда предшествовавших исследований, осуществленных на данных рынка труда США с использованием метода инструментальных переменных. Показано, что семейный статус является эндогенной переменной по отношению к заработной плате мужчин в России. Полученные в рамках проведенного анализа результаты свидетельствуют в пользу того, что без учета эндогенности брака по отношению к уравнению зарплаты смещение в оценке эффекта брака на зарплату может оказаться весьма существенным, вплоть до изменения знака с сохранением значимости соответствующего коэффициента. Найдены свидетельства в пользу того, что отказ от ответа на вопрос о заработной плате может являться дополнительным источником смещения при оценивании уравнения заработной платы. Однако, по данным РМЭЗ за 2016 год возникающее смещение не существенно. Эффективность: предложенные методы продемонстрировали преимущество над их одномерными аналогами на симулированных данных по части точности обеспечиваемых оценок. На реальных данных были получены статистические свидетельства в пользу необходимости использования предложенных многокритериальных методов учета неслучайного отбора. Область применения: оценивание эффективности государственных программ, оценивание факторов, влияющих на целевую переменную с учетом неслучайного отбора наблюдений по нескольким признакам.
chairman_dissertation_council.surname: Авдашева С.Б.
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор экономических наук
organization_supervisor.surname: Радаев В.В.
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.degree: Доктор экономических наук
rubrics.code: 06.77.64
rubrics.name: Занятость. Безработица
rubrics.code: 06.77.77
rubrics.name: Оплата труда. Заработная плата
rubrics.code: 06.77.61
rubrics.name: Рынок труда
oecds.code: 05.02.GY
oecds.name: ECONOMICS
speciality_codes.name: Математические и инструментальные методы экономики
speciality_codes.code: 08.00.13
supervisors.fio: Коссова Е.В.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Теория вероятностей и математическая статистика
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Нет
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Нет
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; Национальный исследовательский университет ВШЭ; Высшая школа экономики; НИУ ВШЭ; ВШЭ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"; Национальный исследовательский университет ВШЭ; Высшая школа экономики; НИУ ВШЭ; ВШЭ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения