Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die bei der Erhebung bzw. Auswertung von Lohndatensätzen entstehenden Probleme zu erläutern. Dazu wird in Kapitel 2 zunächst ein Überblick über die wichtigsten Erhebungen gegeben und auf die 3 im Weiteren zugrunde liegenden Untersuchungen „Lohn- und Gehaltsstrukturerhebung“, „Europäisches Haushaltspanel“ und „Sozioökonomisches Panel“ wird kurz näher eingegangen, die Abweichungen zwischen diesen Erhebungen werden dann in Kapitel 3 analysiert und der systematische Fehler wird herausgefiltert und modelliert. Mit Hilfe der Aufsplittung des Fehlerterms wird es ermöglicht, für die Jahre, in denen die GLS nicht durchgeführt wird, eine Schätzung der tatsächlichen Einkommensverteilung auf Basis des SOEP oder des EHP vorzunehmen obwohl diese Erhebungen Verzerrungen aufweisen.
Da selbst linkssteile parametrische Verteilungen wie die Lognormal-Verteilung nur begrenzt dazu in der Lage sind die wahren Werte der Lohnverteilung wiederzuspiegeln, werden in Kapitel 4 die Grundlagen der Kerndichteschätzung als Instrument der nichtparametrischen Ökonometrie vorgestellt. Am Ende von Kapitel 3 und 4 werden die theoretischen Resultate jeweils anhand eines Beispiels anschaulich dargestellt und in Kapitel 5 werden die wichtigsten Ergebnisse schließlich nochmals komprimiert wiedergegeben.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Erfassung des Einkommens
2.1. Gehalts- und Lohnstrukturerhebung
2.2. Europäisches Haushaltspanel
2.3. Sozioökonomisches Panel
3. Bestimmung der wahren Lohnverteilung
3.1. Vergleichbarkeit
3.2. Messfehler
3.2.1. Einführung
3.2.2. Bias
3.2.2.1. Vorbemerkungen
3.2.2.2. Schätzung
3.2.2.3. Erwartungstreue
3.3. Lohnverteilung
3.4. Anwendung
4. Nichtparametrische Verfahren
4.1. Anpassungstest
4.2. Nichtparametrische Dichteschätzung
4.2.1. Einführung
4.2.2. Univariate Kerndichteschätzung
4.2.2.1. Vom Histogramm zur Kerndichteschätzung
4.2.2.2. Fehlermaß MISE
4.2.2.3. Bandbreite
4.2.2.4. Anwendung
4.2.3. Erweiterungsmöglichkeiten
5. Fazit
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, die Probleme bei der Erhebung und Auswertung von Lohndatensätzen zu erläutern und ein Verfahren zur Schätzung der tatsächlichen Lohnverteilung für Jahre zu entwickeln, in denen keine umfassende Gehalts- und Lohnstrukturerhebung (GLS) vorliegt. Dabei steht die Modellierung systematischer Fehler auf Basis verzerrter Haushaltsdaten sowie der Einsatz nichtparametrischer Schätzverfahren im Fokus.
- Erhebungsmethoden für Einkommensdaten (GLS, EHP, SOEP)
- Modellierung und Herausfilterung systematischer Messfehler (Bias)
- Nichtparametrische Dichteschätzung als ökonometrisches Instrument
- Einsatz der Kerndichteschätzung zur Einkommensanalyse
- Vergleich verschiedener Kernfunktionen und Bandbreitenwahl
Auszug aus dem Buch
3.2.2.1. Vorbemerkungen
Geht man davon aus, dass für jeweils alle Antworten xi der Teilnehmer des SOEP die korrekten Angaben yi aus der GLS bekannt sind, so ergeben sich die Momente für den systematischen Fehler als
E(ε) = ε = 1/n * Σ(xi - yi) = x - y . (2)
Var(ε) = σε² = 1/n * Σ(εi - ε)² (3)
und das wahre Einkommen kann für jedes Individuum geschrieben werden als
yi = xi + εi . (4)
Für jene Jahre, in denen die GLS nicht durchgeführt werden kann, die yi also unbekannt sind, können die εi nicht berechnet werden. Daher sollen sie zunächst genauer untersucht und schließlich geschätzt werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Arbeit erläutert die Probleme bei der Erhebung von Lohndatensätzen und stellt das methodische Vorgehen zur Schätzung der wahren Einkommensverteilung vor.
2. Erfassung des Einkommens: Es wird ein Überblick über die wichtigsten Erhebungen wie die Gehalts- und Lohnstrukturerhebung, das Europäische Haushaltspanel und das Sozioökonomische Panel gegeben.
3. Bestimmung der wahren Lohnverteilung: Dieses Kapitel widmet sich der formalen Beschreibung und Analyse systematischer Fehler (Bias) sowie deren Modellierung, um auf Basis verzerrter Daten eine Korrektur vorzunehmen.
4. Nichtparametrische Verfahren: Es werden die Grundlagen der Kerndichteschätzung vorgestellt, inklusive der Auswahl von Kernfunktionen und der entscheidenden Bandbreitenwahl als Instrument der nichtparametrischen Ökonometrie.
5. Fazit: Die wichtigsten Ergebnisse werden zusammengefasst und die Eignung der vorgestellten Ansätze zur Identifikation und Korrektur von Einkommensverzerrungen kritisch reflektiert.
Schlüsselwörter
Lohnverteilung, Haushaltsdatensätze, Kerndichteschätzung, Systematischer Fehler, Bias, Einkommenserhebung, Nichtparametrische Ökonometrie, Bandbreite, GLS, EHP, SOEP, Messfehler, Schätzfunktion, Einkommensstruktur.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Schätzung der tatsächlichen Lohnverteilung in Deutschland unter Verwendung von Haushaltsdatensätzen, die aufgrund ihrer Struktur systematische Verzerrungen aufweisen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind die Qualität von Einkommenserhebungen, die Modellierung von systematischen Fehlern sowie der Einsatz von nichtparametrischen Verfahren zur statistischen Schätzung.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, ein Modell zu finden, um für Jahre ohne umfassende amtliche Gehaltsstrukturerhebung (GLS) die wahre Einkommensverteilung auf Basis des SOEP oder EHP durch Korrektur der systematischen Verzerrungen (Bias) zu schätzen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Neben einer deskriptiven Analyse der Datenquellen werden Verfahren der Regressionsanalyse und insbesondere nichtparametrische Ansätze, wie die Kerndichteschätzung, zur Dichteschätzung eingesetzt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Identifikation und Korrektur von Messfehlern durch Modellierung des Bias sowie die theoretischen und anwendungsorientierten Grundlagen der Kerndichteschätzung, inklusive der Auswahl geeigneter Kernfunktionen und Bandbreiten.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Lohnverteilung, Kerndichteschätzung, Systematischer Fehler (Bias), Haushaltsdatensätze (GLS, EHP, SOEP) und ökonometrische Schätzverfahren.
Warum ist die Wahl der Bandbreite bei der Kerndichteschätzung so kritisch?
Die Bandbreite bestimmt das Glättungsverhältnis; eine zu kleine Bandbreite führt zu einer zu "zackigen" Schätzung mit hoher Varianz, während eine zu große Bandbreite die Schätzung zu stark glättet.
Kann man aus den vorliegenden Haushaltsdaten ohne Korrektur auf die wahre Verteilung schließen?
Nein, da systematische Fehler (Bias) vorliegen, die nicht unabhängig vom Einkommen sind; nur durch den Abgleich mit einer verlässlichen Kontrollstichprobe (hier GLS) lässt sich der Bias identifizieren und modellieren.
- Citar trabajo
- Oliver Heinrichs (Autor), 2004, Lohnverteilung in Haushaltsdatensätzen: Schätzung der wahren Lohnverteilung auf Basis verzerrter Daten, Anwendung der Kerndichteschätzung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/33791
