Nonresponse in panel data: The impact on estimates of a life cycle consumption function
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以消费面板的未回应、样本流失及平衡与非平衡面板估计为核心。
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面板数据中的未回应：对生命周期消费函数估计的影响
- 研究问题
- 面板调查中的非随机未回应会怎样影响生命周期消费函数估计，不同面板样本的识别与效率有何差异？
- 方法与思路
- 作者利用荷兰支出指数面板，考察诊断非随机缺失的简便程序及处理选择性流失的估计方法，并比较不同样本形式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要讨论揭示未回应选择性的经验程序，以及可能获得一致或有效估计的方法，并比较单期、平衡与非平衡面板推断。
- 阅读关注点
- 应核对缺失机制的定义、诊断程序能排除哪些情形，以及修正方法和各类面板推断分别依赖什么识别条件。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明具体缺失模型、识别限制或估计结果，不能仅凭摘要认定某种修正已消除流失偏误。
原文摘要
Abstract If missing observations in a panel data set are not missing at random, many widely applied estimators may be inconsistent. In this paper we examine empirically several ways to reveal the nature and severity of the selectivity problem due to nonresponse, as well as a number of methods to estimate the resulting models. Using a life cycle consumption function and data from the Expenditure Index Panel from the Netherlands, we discuss simple procedures that can be used to assess whether observations are missing at random, and we consider more complicated estimation procedures that can be used to obtain consistent or efficient estimates in case of selectivity of attrition bias. Finally, some attention is paid to the differences in identification, consistency, and efficiency between inferences from a single wave of the panel, a balanced sub‐panel, and an unbalanced panel.