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行政管理硕士933 发表于 2006-3-20 23:37:41 |AI写论文

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英文文献:Temporal Aggregation and Treatment of Zero Dependent Variables in the Estimation of Food Demand using Cross-Sectional Data-利用截面数据估计粮食需求时的零因变量的时间聚合和处理
英文文献作者:Leffler, Kristyn K.,Carpio, Carlos E.,Boonsaeng, Tullaya
英文文献摘要:
This study analyzes U.S. consumers' demand for eight food commodity groups: Cereal and Bakery goods, Meat and Eggs, Dairy, Fruits and Vegetables, Nonalcoholic Beverages, Fats and Oils, Sugar and Sweets, and Miscellaneous goods. The data used in this study is Nielsen Homescan data for the period 2002-2006. Two different levels of temporal aggregation, monthly and the average month within a year, referred to as "annual" were considered. We conclude that the models using monthly data closely approximate the underlying annual expenditure elasticities, but do a poor job of estimating own- and -cross price elasticities and marginal effects. This finding is true for both the uncensored model of Blundell and Meghir (1987), and the two-step censored model of Shonkwiler and Yen (1999). We also find that the more complex two-step censored model does not improve precision of the estimates over the simpler model.

这项研究分析了美国消费者对八类食品的需求:谷类和烘焙食品、肉类和蛋类、奶制品、水果和蔬菜、非酒精饮料、脂肪和油、糖和糖果以及杂项商品。本研究使用的数据是尼尔森2002-2006年期间的家庭数据。考虑了两种不同的时间聚合水平,即一年内的月和平均月,称为“年”。我们得出的结论是,使用月度数据的模型非常接近潜在的年度支出弹性,但在估计自身价格弹性和交叉价格弹性以及边际效应方面做得很差。这一发现对于Blundell和Meghir(1987)的无删失模型和Shonkwiler和Yen(1999)的两步删失模型都是正确的。我们还发现,更复杂的两步截尾模型并没有提高估计的精度比更简单的模型。
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