评估处理遗漏观测值的替代方法的经济应用

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英文文献：评估处理遗漏观测值的替代方法的经济应用
英文文献作者：Onozaka, Yuko
英文文献摘要：
本文比较了解决调查数据缺失值问题的方法。处理这一问题常用的方法是删除有缺失值的观测值(case删除)，用样本均值代替缺失值(mean imputation)，用辅助回归的拟合值代替(regression imputation)。这些方法易于实现，但存在潜在的严重缺陷，如偏差和效率低下。此外，这些方法将估算值视为已知值，因此它们忽略了由于“缺失”导致的不确定性，这可能导致低估标准误差。另一种方法是多归责法(MI)。在本文中，我们使用期望最大化(EM)和数据增加(DA)来创建多个完整的数据集，每个数据集由于随机抽取而具有不同的赋值。EM本质上是最大似然估计，利用缺失值和模型参数之间的相互依赖性。在给定观测数据和模型参数的情况下，DA通过马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)估计缺失值的分布。这些多数据集随后被合并成一个单一的估算，包含了由于缺失而产生的不确定性。利用伪数据进行的蒙特卡洛实验结果表明，该方法优于其他方法。

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