Time series & Cross sectional 모형 기반 소지역 추정 사례연구
A Case study of Time series and cross sectional model based small area estimation
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초록
본 연구는 Time series & cross sectional(TSCS) 모형에 기반한 계층적 베이즈(Hierarchical bayes) 추정량을 이용하여 우리나라 소지역 실업자를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. TSCS 모형은 횡종단면 자료를 모두 이용하기 때문에 종단면 자료만을 이용하는 일반선형모형들에 비해 소지역 추정치의 정도를 높일 수 있다. 특히, 연속조사에서 시계열 유지는 간과할 수 없는 부분인만큼 이런 자료에 대해서 TSCS 모형이 효과적으로 사용될 수 있다. 추정량은 마코프체인 몬테칼로 방법에 의한 HB 추정량을 사용한다. 본 연구에서는 경제활동인구조사의 실업자 자료를 이용하여 모형기반 HB 추정치를 구하고, 이것을 종단면 자료만을 이용한 Fay-Herriot 모형기반 추정치와 비교하고 그 성능을 평가하였다.
Abstract
In this study we proposed the method of small area estimation base on the time series and cross sectional(TSCS) model using Hierarchical bayes estimator. The TSCS model is good for successive survey data because we used a cross sectional information. In this study we used Markov Chain Monte Carlo simulation for HB estimator. For the unemployment we applied TSCS model based HB estimator using Korean Economically active population survey data. Finally we compared this estimates to Fay-Herriot model based HB estimates and evaluated the performance of TSCS model based HB estimator.
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