Nonparametric and Semiparametric Estimation of Upward Rank Mobility Curves
向上秩流动曲线的非参数与半参数估计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：研究对象是收入秩、亲子收入联合分布与跨收入分布的代际流动，直接对应分布分析。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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向上秩流动曲线的非参数与半参数估计
- 研究问题
- 如何刻画整个父母收入分布上的代际向上流动，并避免将不同父母收入秩合并后产生的聚合偏差？
- 方法与思路
- 作者以单个父母收入秩为条件，提出基于联结函数的非参数估计；条件版本采用分布回归构建两步半参数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该指标仅由亲子收入联结函数决定，并建立条件版本的渐近性质；美国应用显示部分家庭存在族群流动差异。
- 阅读关注点
- 核对向上流动及其优势关系的定义、联结函数表征的条件，以及两类估计量的渐近要求和族群比较的推断方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未说明具体正则条件、样本构成及优势检验细节。
原文摘要
We introduce the upward rank mobility curve as a new measure of intergenerational mobility that captures upward movements across the entire parental income distribution. Our approach extends Bhattacharya and Mazumder (2011) by conditioning on a single parental income rank, thereby eliminating aggregation bias. We show that the measure can be characterized solely by the copula of parent and child income, and we propose a nonparametric copula-based estimator with better properties than kernel-based alternatives. For a conditional version of the measure without such a representation, we develop a two-step semiparametric estimator based on distribution regression and establish its asymptotic properties. An application to U.S. data reveals that whites exhibit significant upward mobility dominance over blacks among lower-middle-income families.