Testing for Restricted Stochastic Dominance under Survey Nonresponse with Panel Data: Theory and an Evaluation of Poverty in Australia
调查未回应下受限随机占优的面板数据检验：理论与澳大利亚贫困评估AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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调查未回应下受限随机占优的面板数据检验：理论与澳大利亚贫困评估
- 研究问题
- 复杂抽样调查存在未回应时，如何在不同未回应假设下检验受限高阶随机占优，并对跨期贫困比较开展敏感性分析？
- 方法与思路
- 作者结合不完整数据的部分识别与复杂调查的设计推断，以伪经验似然构造统计量，并使用自由度为一的卡方临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法容纳广泛未回应假设，建立原假设下的一致有效性与多种备择下的相合性，并应用于澳大利亚家庭贫困比较。
- 阅读关注点
- 应核对受限占优的比较区间、未回应假设形成的识别范围，以及复杂抽样和面板结构如何进入统计量与渐近论证。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能认定已同行评审或期刊接收；摘要未列出一致有效性的条件、具体未回应假设或贫困比较的数值结论。
原文摘要
This paper lays the groundwork for a unifying approach to stochastic dominance testing under survey nonresponse that integrates the partial identification approach to incomplete data and design-based inference for complex survey data. We propose a novel inference procedure for restricted $s$th-order stochastic dominance, tailored to accommodate a broad spectrum of nonresponse assumptions. The method uses pseudo-empirical likelihood to formulate the test statistic and compares it to a critical value from the chi-squared distribution with one degree of freedom. We detail the procedure's asymptotic properties under both null and alternative hypotheses, establishing its uniform validity under the null and consistency against various alternatives. Using the Household, Income and Labour Dynamics in Australia survey, we demonstrate the procedure's utility in a sensitivity analysis of temporal poverty comparisons among Australian households.