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J-GLOBAL ID：202102258413184693   整理番号：21A0029637

調査に基づくマイクロシミュレーションにおけるサンプルの過小表現と偏った重尾分布の治療:スイスの強制医療保険における再配分効果の分析【JST・京大機械翻訳】

Treatment of sample under-representation and skewed heavy-tailed distributions in survey-based microsimulation: An analysis of redistribution effects in compulsory health care insurance in Switzerland

著者 (2件)： Schoch Tobias (School of Business, Institute ICC, University of Applied Sciences Northwestern Switzerland, Olten, Switzerland) ,  Mueller Andre (Ecoplan AG - Research in Economics and Policy Consultancy, Bern, Switzerland)
資料名： AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv  (AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv)
巻： 14  号： 3-4  ページ： 267-304  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4069A  ISSN： 1863-8155  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 研究コミュニティと政策立案者によるマイクロシミュレーションモデリングの信頼性は,高品質ベースライン調査に依存する。ベースライン調査による品質問題は,調査データの上部に建設されたマイクロシミュレーションの品質を損なう傾向がある。2つの潜在的問題を取り上げて,それは,歪みと重尾分布の両方に関係する。最初に,超高所得家庭がベースライン家庭調査で過小表示されることを見出した。さらに,平均収入のサンプル推定は既知の人口平均を過小評価する。Deville-Saerndalキャリブレーション法は過小表現を修正するが,経験的収入分布を歪めずに既知の人口値を持つ分布の正しいテールにおける推定平均収入のアラインメントを達成できない。この問題を克服するために,パレートテールモデルを導入した。テールモデルの助けを借りて,著者らは,アラインメント目標を満たすために,テールにおけるサンプル所得分布を調整することができた。提案手法は,調査収入データで働くマイクロシミュレーションモデラーのための有用なツールである。第2の貢献は,記録連鎖(経験的事例が健康管理コストである)による調査に追加された異常値しやすい変数の処理に言及する。ベースライン調査の性質は記録連鎖によって影響されず,すなわち,ベースライン調査は人口の小さい部分のみをカバーする。したがって,サンプリング重みは比較的大きい。高いサンプリング重量と共に,外部観測は,人口特性の推定に,大きな影響を与えるか,あるいは,さえ,かなり影響する。したがって,ロバスト方法が異常値の存在にあまり影響されないので,ロバスト推定とアラインメント法を使用するのは,平均自乗誤差の観点から有益であると主張する。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  *シミュレーション ,  信頼性 ,  コミュニティ ,  スイス連邦 ,  健康管理 ,  異常値 ,  再分布 ,  基準線 ,  ロバスト推定 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *マイクロシミュレーション ,  高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： シミュレーション ,  パレート分布 ,  代表的異常値 ,  非応答 ,  キャリブレーション ,  補完

分類 (3件)： 食品衛生一般  (FJ01051H) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (11件)： 調査 ,  マイクロシミュレーション ,  サンプル ,  表現 ,  分布 ,  治療 ,  スイス ,  強制 ,  医療保険 ,  再配分 ,  分析