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A statistical model of annual migration counts for rural municipalities
Johannes Klotz
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Wilfried Grossmann
DOI
10.25365/thesis.34721
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30015.80575.297566-8
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In den vergangenen Jahren haben stochastische Modelle von Zähldaten in der Demographie an Popularität gewonnen. Eine wesentliche Annahme dieser Modelle ist die bedingte Varianz der Ereignishäufigkeit. Etablierte Ansätze für Migrationsströme wenden zumeist die Poisson-Regression oder semiparametrische Erweiterungen wie Poisson-Quasi-Likelihood an.
In der vorliegenden Dissertation werden die dem Poisson-Prozess zu Grunde liegenden Annahmen und ihre offensichtlichen Verletzungen bei Migrationsströmen besprochen. Für Jahres-Migrationshäufigkeiten von Gemeinden in ländlichen Regionen wird eine zweiparametrische Varianzfunktion hergeleitet, deren Parameter einerseits das Clustering von Personen durch Haushaltsmigration und andererseits unbeobachtete Heterogenität zwischen den Gemeinden repräsentieren. Diese Varianzfunktion kann als Varianz der Quasi-Negativen Binomialverteilung mit bekanntem Formparameter aufgefasst werden. Sofern der bedingte Erwartungswert der Migrationshäufigkeit korrekt spezifiziert ist, wird mit dem Quasi-Generalized-Pseudo-Likelihood-Schätzer eine konsistente und asymptotisch effiziente Schätzung erzielt, wobei für den Formparameter ein Wurzel-n-konsistenter (idealerweise robuster) Schätzer eingesetzt wird.
Eine mögliche Fehlspezifikation des bedingten Erwartungswerts ergibt sich aus der Simultanität zwischen der Migrationshäufigkeit und den durchlebten Personenjahren in einem Migrationsratenmodell. Anstelle der bisher in der Demographie üblichen Verfahren zur Behandlung dieses Endogenitätsproblems wird ein Ansatz basierend auf Instrumentalvariablen vorgeschlagen, konkret ein zweistufiges Modell mit Residueninklusion. Das Modell wird durch eine Anwendung auf die Migrationsströme des Jahres 2012 der 171 Gemeinden des Burgenlandes illustriert.
Abstract
(Englisch)
The past years have seen an increasing interest in modeling aggregate demographic counts as realizations of random variables. A basic model assumption is the conditional variance of a count. Established models for migration counts have often applied the Poisson regression model or semiparametric extensions like Poisson quasi likelihood.
We review the assumptions of the Poisson process and their apparent violations in migration flows. For annual migration counts of rural municipalities we propose a two-parameter variance function which represents clustering of persons by household migration and unobserved heterogeneity between municipalities. The variance function has an interpretation as quasi negative binomial variance with specified shape parameter. Provided the conditional mean of the migration count is correctly specified, consistent and asymptotically efficient parameter estimation is achieved by quasi-generalized pseudo maximum likelihood using a root-n-consistent estimator (ideally a robust estimator) of the shape parameter.
A possible misspecification of the conditional mean arises from simultaneity between migration count and person-years lived in a migration rate model. Instead of traditional demographic approaches to this endogeneity problem, we propose a method based on instrumental variables, namely two-stage residual inclusion. Our model is illustrated by applying it to the 2012 annual totals of in- and out-migration of the 171 municipalities of Burgenland, a rural federal province of Austria.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Migration Demography Count data Semiparametric estimation Regression Rural areas
Schlagwörter
(Deutsch)
Migration Demographie Zähldaten Semiparametrische Schätzung Regression Ländlicher Raum
Autor*innen
Johannes Klotz
Haupttitel (Englisch)
A statistical model of annual migration counts for rural municipalities
Paralleltitel (Deutsch)
Ein statistisches Modell für Jahres-MIgrationshäufigkeiten ländlicher Gemeinden
Publikationsjahr
2014
Umfangsangabe
IX, 104 S. : graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Georg Pflug ,
Sylvia Frühwirth-Schnatter
AC Nummer
AC12134165
Utheses ID
30803
Studienkennzahl
UA | 094 | 136 | |