Time-varying unobserved heterogeneity in earnings shocks
收入冲击中随时间变化的不可观测异质性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：摘要研究个体收入的跨期冲击过程，以及各期不可观测异质性的横截面密度。
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收入冲击中随时间变化的不可观测异质性
- 研究问题
- 在收入的暂时与永久冲击分解中，如何允许每类冲击具有随时间变化的个体异质性，并识别每期未知的横截面异质性密度？
- 方法与思路
- 作者扩展暂时—永久收入过程模型，令每期冲击异质性来自未知分布，并在暂时冲击的不同时间序列假设下给出非参数识别充分条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供异质性横截面密度的非参数识别条件，并在收入数据应用中发现两类冲击都具有较高程度的横截面异质性。
- 阅读关注点
- 应核对异质性在冲击模型中的具体进入方式、暂时冲击假设之间的差别，以及密度识别需要哪些观测信息和实际估计步骤。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定识别条件的具体内容或异质性的数值大小；收入数据来源、估计细节及其他版本变化未说明。
原文摘要
This paper considers the transitory-permanent model for the earnings process, and allows for time-varying individual-specific unobserved heterogeneity in each shock. The cross-sectional heterogeneity in each shock is drawn from an unknown distribution at each time period. Sufficient conditions for the nonparametric identification of the cross-sectional density functions of the heterogeneity are provided, under different assumptions on the time series behavior of the transitory shock. The method proposed is then applied to earnings data to document a high degree of cross-sectional heterogeneity in each shock.