Distributional Effects with Two-Sided Measurement Error: An Application to Intergenerational Income Mobility
双侧测量误差下的分布效应：代际收入流动应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以联合分布及转移矩阵、秩相关、条件贫困率等分布参数为研究目标。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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双侧测量误差下的分布效应：代际收入流动应用
- 研究问题
- 当结果变量和另一关注变量都存在测量误差时，如何恢复联合分布，并估计转移矩阵、秩相关及条件贫困率等参数？
- 方法与思路
- 作者分别为两个变量建立给定协变量的线性分位数回归模型，结合各自的测量误差假设恢复联合分布，无需工具变量或重复测量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法不要求指定测量误差的分布形式；在美国青年纵向调查应用中，误差校正明显降低了若干代际流动性估计。
- 阅读关注点
- 应核对两个条件分位数模型如何共同恢复联合分布、误差假设与线性限制，以及联合分布参数的估计和推断步骤。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审或期刊接收未经核实。摘要未列明误差假设与效应变化幅度，也未赋予所有分布参数因果解释。
原文摘要
This paper considers identification and estimation of distributional effect parameters that depend on the joint distribution of an outcome and another variable of interest ("treatment") in a setting with "two-sided" measurement error -- that is, where both variables are possibly measured with error. Examples of these parameters in the context of intergenerational income mobility include transition matrices, rank-rank correlations, and the poverty rate of children as a function of their parents' income, among others. Building on recent work on quantile regression (QR) with measurement error in the outcome (particularly, Hausman, Liu, Luo, and Palmer (2021)), we show that, given (i) two linear QR models separately for the outcome and treatment conditional on other observed covariates and (ii) assumptions about the measurement error for each variable, one can recover the joint distribution of the outcome and the treatment. Besides these conditions, our approach does not require an instrument, repeated measurements, or distributional assumptions about the measurement error. Using recent data from the 1997 National Longitudinal Study of Youth, we find that accounting for measurement error notably reduces several estimates of intergenerational mobility parameters.