G2TT
来源类型Working Paper
规范类型报告
DOI10.3386/w16572
来源IDWorking Paper 16572
Classification, Detection and Consequences of Data Error: Evidence from the Human Development Index
Hendrik Wolff; Howard Chong; Maximilian Auffhammer
发表日期2010-12-02
出版年2010
语种英语
摘要We measure and examine data error in health, education and income statistics used to construct the Human Development Index. We identify three sources of data error which are due to (i) data updating, (ii) formula revisions and (iii) thresholds to classify a country's development status. We propose a simple statistical framework to calculate country specific measures of data uncertainty and investigate how data error biases rank assignments. We find that up to 34% of countries are misclassified and, by replicating prior studies, we show that key estimated parameters vary by up to 100% due to data error.
主题Econometrics ; Estimation Methods
URLhttps://www.nber.org/papers/w16572
来源智库National Bureau of Economic Research (United States)
引用统计
资源类型智库出版物
条目标识符http://119.78.100.153/handle/2XGU8XDN/574247
推荐引用方式
GB/T 7714
Hendrik Wolff,Howard Chong,Maximilian Auffhammer. Classification, Detection and Consequences of Data Error: Evidence from the Human Development Index. 2010.
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