数据缺失条件下我国教育收益率估计和分析

发布时间：2020-10-27 13:45

　　 个人收入与其所受教育程度之间的关系可以通过教育收益率来测量。教育收益率是指受教育者因增加其受教育的数量而得到的未来净经济报酬的一种测量,它是评价教育生产力的一个非常有用的指数。然而,在收集个人收入数据时,收入往往存在缺失,这为正确估计教育收益率带来了很大的障碍。当数据缺失时,直接忽略缺失这个现象,有可能会对统计结果造成很大的影响,如估计值出现偏差等。为了对缺失现象建立统计模型,Rubin(1976)引进了缺失机制的概念,并把缺失机制分为三类:完全随机缺失,随机缺失与非随机缺失。其中,完全随机缺失与随机缺失也称为可忽略的缺失机制,非随机缺失称为不可忽略的缺失机制。常用的缺失机制模型有Logistic模型,Probit模型以及C-loglog模型等。本文基于我国城镇职工在2002年与2013年的年收入的数据,在不可忽略缺失假设下,使用明瑟收入函数,研究了我国2002到2013年的教育收益率的变化。选用的变量信息包括受教育年限、年龄与年收入三个变量。由于年收入数据涉及个人隐私,在调查时,一般会遭遇无响应。在我们使用的数据中,2002年的年收入的缺失率约为6.0%,2013年的年收入的缺失率约为22.4%。我们采用Logistic模型对缺失机制进行拟合,并用联合似然函数方法推断模型中的所有未知参数。该联合似然函数具有可识别性,我们证明了估计量的相合性与渐近正态性,并得到在不可忽略缺失机制下所得到的教育收益率从2002年的9.62%降低到2013年为8.56%。
【学位单位】：广州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：C81;G521
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究的背景、目的与意义
        1.1.1 研究的背景
        1.1.2 研究的目的
        1.1.3 研究的意义
    1.2 研究方法
    1.3 研究内容
    1.4 论文创新点
    1.5 问题的重点与难点
    1.6 文献综述
        1.6.1 国内研究状况
        1.6.2 国外研究状况
第二章 预备知识
    2.1 教育收益率与明瑟收入函数
        2.1.1 教育收益率
        2.1.2 明瑟收入函数
    2.2 缺失数据与缺失机制
        2.2.1 缺失数据
        2.2.2 缺失机制
    2.3 极大似然估计
        2.3.1 似然函数与极大似然估计
        2.3.2 缺失数据下的极大似然函数
第三章 模型的构建与估计量的大样本性质
    3.1 构建模型
    3.2 估计参数
    3.3 估计量的大样本性质
第四章 估计量的数值计算方法
    4.1 MonteCarlo算法概述
    4.2 EM算法概述
    4.3 估计量的数值计算
第五章 实证分析
    5.1 数据来源
    5.2 描述性统计及数据预处理
    5.3 模型选择
        5.3.1 可忽略缺失机制模型
        5.3.2 不可忽略缺失机制模型
    5.4 实证结果分析
第六章 总结与后续研究
    6.1 论文的总结
    6.2 政策建议
    6.3 后续研究
参考文献
攻读硕士期间取得的研究成果
致谢

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本文编号：2858598