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  1. Fast and reliable jackknife and bootstrap methods for cluster-robust inference
    Autor*in: MacKinnon, James G.; Nielsen, Morten Ørregaard; Webb, Matthew
    Erschienen: 4-2022
    Verlag:  Department of Economics, Queen's University, Kingston, Ontario, Canada

    We provide new and computationally attractive methods, based on jackknifing by cluster, to obtain cluster-robust variance matrix estimators (CRVEs) for linear regres- sion models estimated by least squares. These estimators have previously been com-... mehr

    Zugang:
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    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 216
    Fernleihe:
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    We provide new and computationally attractive methods, based on jackknifing by cluster, to obtain cluster-robust variance matrix estimators (CRVEs) for linear regres- sion models estimated by least squares. These estimators have previously been com- putationally infeasible except for small samples. We also propose several new variants of the wild cluster bootstrap, which involve the new CRVEs, jackknife-based bootstrap data-generating processes, or both. Extensive simulation experiments suggest that the new methods can provide much more reliable inferences than existing ones in cases where the latter are not trustworthy, such as when the number of clusters is small and/or cluster sizes vary substantially.

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/281089
    Schriftenreihe: Queen's Economics Department working paper ; no. 1485
    Schlagworte: bootstrap; clustered data; grouped data; cluster-robust variance estima-tor; CRVE; cluster sizes; jackknife; wild cluster bootstrap
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 35 Seiten), Illustrationen
  2. Measuring and communicating uncertainty of poverty indicators at regional level
    Autor*in: Laureti, Tiziana; Benedetti, Ilaria
    Erschienen: 2020
    Verlag:  Publications Office of the European Union, Luxembourg

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    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9789276283614
    Weitere Identifier:
    Auflage/Ausgabe: 2020 edition
    Schriftenreihe: Statistical working papers / Eurostat
    Schlagworte: Poverty Indicators; measuring uncertainty; sub-national estimations; linearization; jackknife
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 72 Seiten), Illustrationen
  3. Jackknife, small bandwidth and high-dimensional asymptotics
    Autor*in: Matsushita, Yukitoshi; Otsu, Taisuke
    Erschienen: [2019]
    Verlag:  LSE, STICERD, London

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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Econometrics paper ; paper number EM/2019/605
    Schlagworte: jackknife; empirical likelihood; nonstandard asymptotics
    Umfang: 1 Online-Ressource (28 Seiten)
  4. Jackknife Lagrange multiplier test with many weak instruments
    Autor*in: Matsushita, Yukitoshi; Otsu, Taisuke
    Erschienen: [2020]
    Verlag:  LSE, STICERD, London

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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Econometrics paper ; paper number EM/2020/613
    Schlagworte: many instruments; weak instruments; lagrange multiplier test; jackknife
    Umfang: 1 Online-Ressource (15 Seiten)
  5. Leverage, influence, and the jackknife in clustered regression models
    reliable inference using summclust
    Autor*in: MacKinnon, James G.; Nielsen, Morten Ørregaard; Webb, Matthew
    Erschienen: 3-2022
    Verlag:  Department of Economics, Queen's University, Kingston, Ontario, Canada

    Cluster-robust inference is widely used in modern empirical work in economics and many other disciplines. The key unit of observation is the cluster. We propose measures of "high-leverage" clusters and "influential" clusters for linear regression... mehr

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    Verlag (kostenfrei)
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    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 216
    Fernleihe:
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    Cluster-robust inference is widely used in modern empirical work in economics and many other disciplines. The key unit of observation is the cluster. We propose measures of "high-leverage" clusters and "influential" clusters for linear regression models. The measures of leverage and partial leverage, and functions of them, can be used as diagnostic tools to identify datasets and regression designs in which cluster-robust inference is likely to be challenging. The measures of influence can provide valuable information about how the results depend on the data in the various clusters. We also show how to calculate two jackknife variance matrix estimators, CV3 and CV3J, as a byproduct of our other computations. All these quantities, including the jackknife variance estimators, are computed in a new Stata package called summclust that summarizes the cluster structure of a dataset.

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/260488
    Schriftenreihe: Queen's Economics Department working paper ; no. 1483
    Schlagworte: clustered data; cluster-robust variance estimator; grouped data; highleverageclusters; influential clusters; jackknife; partial leverage; robust inference
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 39 Seiten)
  6. Inference in instrumental variables models with heteroskedasticity and many instruments
    Autor*in: Crudu, Federico; Mellace, Giovanni; Sándor, Zsolt
    Erschienen: [2017]
    Verlag:  Università di Siena, [Siena]

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    Hinweise zum Inhalt
    Volltext (kostenfrei)
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Quaderni del Dipartimento di economia politica e statistica ; n. 761 (novembre 2017)
    Schlagworte: Instrumental variables; heteroskedasticity; many instruments; jackknife; specification tests; overidentification tests
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 26 Seiten), Illustrationen
  7. Many (weak) judges in judge-leniency designs
    Autor*in: Jochmans, Koen
    Erschienen: October 2023
    Verlag:  [Toulouse School of Economics], [Toulouse]

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    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 330
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Auflage/Ausgabe: This version: October 10, 2023
    Schriftenreihe: Working papers / Toulouse School of Economics ; no 1481
    Schlagworte: bias; examiner design; fixed effects; inference; jackknife; weak instruments
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 28 Seiten), Illustrationen
  8. Empirical likelihood for network data
    Autor*in: Matsushita, Yukitoshi; Otsu, Taisuke
    Erschienen: 2023
    Verlag:  LSE, STICERD, London

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    Verlag (kostenfrei)
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Econometrics papers / LSE ; STICERD ; paper number EM629
    Schlagworte: network data; empirical likelihood; jackknife
    Umfang: 1 Online-Ressource (44 Seiten)