Generalised partially linear regression with misclassified data and an application to labour market transitions


Dlugosz, Stephan ; Mammen, Enno ; Wilke, Ralf A.


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/39488
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-394880
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2015
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: ZEW Discussion Papers
Band/Volume: 15-043
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Sonstige Einrichtungen > ZEW - Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) > ZEW Discussion Papers
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Freie Schlagwörter (Englisch): Semiparametric regression , measurement error , side information
Abstract: We consider the semiparametric generalised linear regression model which has mainstream empirical models such as the (partially) linear mean regression, logistic and multinomial regression as special cases. As an extension to related literature we allow a misclassified covariate to be interacted with a nonparametric function of a continuous covariate. This model is tailormade to address known data quality issues of administrative labour market data. Using a sample of 20m observations from Germany we estimate the determinants of labour market transitions and illustrate the role of considerable misclassification in the educational status on estimated transition probabilities and marginal effects.




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