Estimation of unemployment rates in small areas of Portugal: a best linear unbiased prediction approach versus a hierarchical Bayes approach

The high level of unemployment is one of the major problems in most European countries nowadays. Hence, the demand for small area labor market statistics has rapidly increased over the past few years. The Labour Force Survey (LFS) conducted by the Portuguese Statistical Office is the main source of official statistics on the labour market at the macro level (e.g. NUTS2 and national level). However, the LFS was not designed to produce reliable statistics at the micro level (e.g. NUTS3, municipalities or further disaggregate level) due to small sample sizes. Consequently, traditional design-based estimators are not appropriate. A solution to this problem is to consider model-based estimators that "borrow information" from related areas or past samples by using auxiliary information. This paper reviews, under the model-based approach, Best Linear Unbiased Predictors and an estimator based on the posterior predictive distribution of a Hierarchical Bayesian model. The goal of this paper is to analyze the possibility to produce accurate unemployment rate statistics at micro level from the Portuguese LFS using these kinds of stimators. This paper discusses the advantages of using each approach and the viability of its implementation.

Estimação em pequenos domínios com modelos espaciotemporais de nível área

Tese dout., Métodos Quantitativos Aplicados à Economia e à Gestão, Universidade do Algarve, 2009

Estimação jackknife ponderada do erro quadrático médio de predição do EBLUP temporal

A metodologia baseada na melhor predição linear empírica não enviesada (Empirical Best Linear Unbiased Prediction), consagrada com o acrónimo EBLUP, é muito utilizada na estimação de parâmetros para pequenos domínios. Apesar da relativa facilidade de dedução dos EBLUPs, mesmo num contexto de um modelo longitudinal, a medição da sua qualidade é um problema complexo devido à di culdade de estimação do erro quadrático médio de predição (EQMP) de tais preditores. Neste trabalho utiliza-se um estimador de parâmetros de interesse em pequenos domínios assistido pelo modelo temporal de Rao-Yu (Rao e Yu, 1994). O EBLUP temporal é apresentado e é revisitada a aproximação analítica assimptótica do EQMP do EBLUP temporal proposta por Rao e Yu (1994). Sob o modelo de Rao-Yu, é proposta uma metodologia jackknife ponderada para estimar o EQMP do EBLUP, desenvolvida a partir dos trabalhos de Chen e Lahiri (2008). Foi realizado um estudo por simulação com o objectivo de comparar o desempenho do estimador proposto com o obtido por via da aproximação analítica do EQMP.