Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Correcting for misreporting of government benefits

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985998%3A_____%2F19%3A00517848" target="_blank" >RIV/67985998:_____/19:00517848 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216208:11640/19:00504954

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1257/pol.20160618" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1257/pol.20160618</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1257/pol.20160618" target="_blank" >10.1257/pol.20160618</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Correcting for misreporting of government benefits

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Data linkage studies often document, but do not remedy, severe survey errors. To improve survey estimates despite restricted linked data access, this paper develops a convenient and general estimation method that combines public use data with conditional distribution parameters estimated from linked data. Analyses using linked SNAP data show that this method sharply improves estimates and consistently outperforms corrections that mainly rely on survey data. Yet, some univariate corrections perform well when linked data do not exist. For SNAP, extrapolating from linked data across time and geography still improves upon estimates using survey data only, even after survey-based corrections.

  • Název v anglickém jazyce

    Correcting for misreporting of government benefits

  • Popis výsledku anglicky

    Data linkage studies often document, but do not remedy, severe survey errors. To improve survey estimates despite restricted linked data access, this paper develops a convenient and general estimation method that combines public use data with conditional distribution parameters estimated from linked data. Analyses using linked SNAP data show that this method sharply improves estimates and consistently outperforms corrections that mainly rely on survey data. Yet, some univariate corrections perform well when linked data do not exist. For SNAP, extrapolating from linked data across time and geography still improves upon estimates using survey data only, even after survey-based corrections.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50202 - Applied Economics, Econometrics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GJ16-07603Y" target="_blank" >GJ16-07603Y: Příčiny a důsledky nesprávného vykazování ve výběrových šetřeních: Evidence z propojených administrativních dat</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    American Economic Journal-Economic Policy

  • ISSN

    1945-7731

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    11

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    23

  • Strana od-do

    142-164

  • Kód UT WoS článku

    000466469500005

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85065072260