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  1. Inference for regression with variables generated from unstructured data
    Autor*in: Battaglia, Laura; Christensen, Tim; Hansen, Stephen; Sache, Szymon
    Erschienen: 29 May 2024
    Verlag:  Centre for Economic Policy Research, London

    Zugang:
    Verlag (Deutschlandweit zugänglich)
    Verlag (Deutschlandweit zugänglich)

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Potsdamer Straße
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Mannheim
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universität Potsdam, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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      BibTeX-Format
    Quelle: Staatsbibliothek zu Berlin
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; DP19115
    Schlagworte: Unstructured Data; Information Retrieval; Topic Modeling; HamiltonianMonte Carlo; Measurement Error
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 62 Seiten), Illustrationen
  2. Inference for regression with variables generated from unstructured data
    Autor*in: Battaglia, Laura; Christensen, Tim; Hansen, Stephen; Sacher, Szymon
    Erschienen: [2024]
    Verlag:  Cemmap, Centre for Microdata Methods and Practice, The Institute for Fiscal Studies, Department of Economics, UCL, [London]

    The leading strategy for analyzing unstructured data uses two steps. First, latent variables of economic interest are estimated with an upstream information retrieval model. Second, the estimates are treated as "data" in a downstream econometric... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 243
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    The leading strategy for analyzing unstructured data uses two steps. First, latent variables of economic interest are estimated with an upstream information retrieval model. Second, the estimates are treated as "data" in a downstream econometric model. We establish theoretical arguments for why this two-step strategy leads to biased inference in empirically plausible settings. More constructively, we propose a one-step strategy for valid inference that uses the upstream and downstream models jointly. The one-step strategy (i) substantially reduces bias in simulations; (ii) has quantitatively important effects in a leading application using CEO time-use data; and (iii) can be readily adapted by applied researchers.

     
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/300406
    Schriftenreihe: Cemmap working paper ; CWP24, 10
    Schlagworte: Unstructured Data; Information Retrieval; Topic Modeling; Hamiltonian Monte Carlo; Measurement Error
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 60 Seiten), Illustrationen