본 논문에서는 2007년부터 2022년까지 미국의 레비 연구소 시간 및 소득 빈곤 지수(LIMTIP)를 추정하기 위해 사용된 실증적 방법론을 제시한다.
t년도의 미국 시간 사용 조사(ATUS) 데이터와 t+1년도의 연간 사회경제 보충 조사(ASEC) 데이터를 결합하여 합성 데이터셋을 구축하는 데 사용된 통계적 매칭 절차를 단계별로 설명한다.
주성분 분석, 성향 점수 매칭, 클러스터링 기법을 조합하여 데이터를 매칭하는 방법을 자세히 기술한다.
다음으로, 2022년 데이터를 중심으로 매칭 품질을 평가한다.
구체적으로, 주요 인구통계학적 특성에 걸쳐 ATUS 평일 및 주말 표본과 합성 데이터셋 간의 일치도를 분석하고 매칭 알고리즘의 성능을 요약한다.
마지막으로, 원본 ATUS 데이터와 합성 데이터셋 간의 시간 사용 분포를 비교한다.
연구 결과는 통계적 매칭 절차가 높은 품질의 매칭 결과를 도출하여 합성 데이터셋이 시간 빈곤 분석에 적합함을 보여준다.
여기서는 자세히 다루지 않았지만, 2007년부터 2021년까지 매년 경기 품질도 평가했다.
Working Paper No. 1104
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