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IV-Schätzung eines linearen Panelmodells mit anonymisierten Betriebs- und Unternehmensdaten

Cite JOURNAL ARTICLE

Style

Ronning, G., Rosemann, M., Biewen, E. IV-Schätzung eines linearen Panelmodells mit anonymisierten Betriebs- und Unternehmensdaten. Journal of Contextual Economics – Schmollers Jahrbuch, 130(3), 357-380. https://doi.org/10.3790/schm.130.3.357
Ronning, Gerd; Rosemann, Martin and Biewen, Elena "IV-Schätzung eines linearen Panelmodells mit anonymisierten Betriebs- und Unternehmensdaten" Journal of Contextual Economics – Schmollers Jahrbuch 130.3, 2010, 357-380. https://doi.org/10.3790/schm.130.3.357
Ronning, Gerd/Rosemann, Martin/Biewen, Elena (2010): IV-Schätzung eines linearen Panelmodells mit anonymisierten Betriebs- und Unternehmensdaten, in: Journal of Contextual Economics – Schmollers Jahrbuch, vol. 130, iss. 3, 357-380, [online] https://doi.org/10.3790/schm.130.3.357

Format

IV-Schätzung eines linearen Panelmodells mit anonymisierten Betriebs- und Unternehmensdaten

Ronning, Gerd | Rosemann, Martin | Biewen, Elena

Journal of Contextual Economics – Schmollers Jahrbuch, Vol. 130 (2010), Iss. 3 : pp. 357–380

Additional Information

Article Details

Author Details

Gerd Ronning, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Tübingen, Mohlstraße 36, 72074 Tübingen.

Martin Rosemann, Institut für Angewandte Wirtschaftsforschung (IAW), Ob dem Himmelreich 1, 72074 Tübingen.

Elena Biewen, Institut für Angewandte Wirtschaftsforschung (IAW), Ob dem Himmelreich 1, 72074 Tübingen.

Abstract

Recently researchers in Germany were given the opportunity to use some of the business data provided by the Federal Statistical Office at their own workplace as Scientific Use Files (SUF). One of the anonymisation procedures used for the generation of SUF is multiplicative stochastic noise. Since this method leads to inconsistent estimates of linear panel models the use of correction procedures is necessary. This article analyses the instrument variables estimation as a correction method. As instrument variables we test a) a lagged variable, b) the difference between two lagged variables, and c) an anonymised variable from an additional anonymised data set. We conclude that only the last instrument leads to consistent estimators. We also study numerical problems which arise if the denominator of the estimator tends towards zero.

Received: January 25, 2010

Accepted: September 10, 2010