Oaxaca-Blinder type counterfactual decomposition methods for duration outcomes
Los métodos disponibles para realizar análisis de descomposición que se pueden aplicar cuando los datos son completamente observados, no son válidos cuando la variable de interés es censurada. Esto puede explicar la escasez de este tipo de ejercicios considerando variables de duración, las cuales se...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.urosario.edu.co:10336/11607
- Acceso en línea:
- https://doi.org/10.48713/10336_11607
http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/11607
- Palabra clave:
- Censura
Descomposición Oaxaca-Blinder
Análisis Contrafactual
Duración
Modelos Hazard
Duración de Desempleo
Brechas de Género.
Economía laboral
C14, C24, C41, J64
Oaxaca-Blinder Decomposition
Right Censoring
Counterfactual Outcomes
Duration Data
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Unemployment Duration
Gender Gaps.
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Oaxaca-Blinder type counterfactual decomposition methods for duration outcomesCensuraDescomposición Oaxaca-BlinderAnálisis ContrafactualDuraciónModelos HazardDuración de DesempleoBrechas de Género.Economía laboralC14, C24, C41, J64Oaxaca-Blinder DecompositionRight CensoringCounterfactual OutcomesDuration DataHazard ModelsUnemployment DurationGender Gaps.EconomíaDesempleoCapital humanoLos métodos disponibles para realizar análisis de descomposición que se pueden aplicar cuando los datos son completamente observados, no son válidos cuando la variable de interés es censurada. Esto puede explicar la escasez de este tipo de ejercicios considerando variables de duración, las cuales se observan usualmente bajo censura. Este documento propone un método del tipo Oaxaca-Blinder para descomponer diferencias en la media en el contexto de datos censurados. La validez de dicho método radica en la identificación y estimación de la distribución conjunta de la variable de duración y un conjunto de covariables. Adicionalmente, se propone un método más general que permite descomponer otros funcionales de interés como la mediana o el coeficiente de Gini, el cual se basa en la especificación de la función de distribución condicional de la variable de duración dado un conjunto de covariables. Con el fin de evaluar el desempeño de dichos métodos, se realizan experimentos tipo Monte Carlo. Finalmente, los métodos propuestos son aplicados para analizar las brechas de género en diferentes características de la duración del desempleo en España, tales como la duración media, la probabilidad de ser desempleado de largo plazo y el coeficiente de Gini. Los resultados obtenidos permiten concluir que los factores diferentes a las características observables, tales como capital humano o estructura del hogar, juegan un papel primordial para explicar dichas brechas.Existing inference procedures to perform counterfactual decomposition of the difference between distributional features, applicable when data is fully observed, are not suitable for censored outcomes. This may explain the lack of counterfactual analyses using target variables related to duration outcomes, typically observed under right censoring. For instance, there are many studies performing counterfactual decomposition of the gender wage gaps, but very few on gender unemployment duration gaps. We provide an Oaxaca-Blinder type decomposition method of the mean for censored data. Consistent estimation of the decomposition components is based on a prior estimator of the joint distribution of duration and covariates under suitable restrictions on the censoring mechanism. To decompose other distributional features, such as the median or the Gini coefficient, we propose an inferential method for the counterfactual decomposition by introducing restrictions on the functional form of the conditional distribution of duration given covariates. We provide formal justification for asymptotic inference and study the finite sample performance through Monte Carlo experiments. Finally, we apply the proposed methodology to the analysis of unemployment duration gaps in Spain. This study suggests that factors beyond the workers' socioeconomic characteristics play a relevant role in explaining the difference between several unemployment duration distribution features such as the mean, the probability of being long term unemployed and the Gini coefficient.Universidad del RosarioFacultad de Economía2016-01-182016-01-19T12:12:50Zinfo:eu-repo/semantics/workingPaperhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_804252 páginasapplication/pdfDocumentohttps://doi.org/10.48713/10336_11607 http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/11607instname:Universidad del Rosarioreponame:Repositorio Institucional EdocURspahttps://ideas.repec.org/p/col/000092/014186.htmlhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2García Suaza, Andrés Felipeoai:repository.urosario.edu.co:10336/116072021-06-03T00:45:36Z |
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Los métodos disponibles para realizar análisis de descomposición que se pueden aplicar cuando los datos son completamente observados, no son válidos cuando la variable de interés es censurada. Esto puede explicar la escasez de este tipo de ejercicios considerando variables de duración, las cuales se observan usualmente bajo censura. Este documento propone un método del tipo Oaxaca-Blinder para descomponer diferencias en la media en el contexto de datos censurados. La validez de dicho método radica en la identificación y estimación de la distribución conjunta de la variable de duración y un conjunto de covariables. Adicionalmente, se propone un método más general que permite descomponer otros funcionales de interés como la mediana o el coeficiente de Gini, el cual se basa en la especificación de la función de distribución condicional de la variable de duración dado un conjunto de covariables. Con el fin de evaluar el desempeño de dichos métodos, se realizan experimentos tipo Monte Carlo. Finalmente, los métodos propuestos son aplicados para analizar las brechas de género en diferentes características de la duración del desempleo en España, tales como la duración media, la probabilidad de ser desempleado de largo plazo y el coeficiente de Gini. Los resultados obtenidos permiten concluir que los factores diferentes a las características observables, tales como capital humano o estructura del hogar, juegan un papel primordial para explicar dichas brechas. |
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