Abstract
Most sample surveys are designed to estimate reliable statistics for the whole population and for some large subpopulations. However, the research for small area estimation have been increasing in recent years because users demand to reliable estimates for smaller subpopulations like small areas or specific domains. In Korea, the Economically Active Population Survey(EAPS) is the main household survey that produces monthly unemployment rates for nationwide and 16 large areas (7 metropolitans and 9 provinces) in Korea. For county level estimation, direct estimators are not reliable because of the small sample sizes. We consider small area estimation of the county level unemployment ratesfrom the sample observations in EAPS. To do this, we use an area level model to "borrow strength" from the auxiliary information, such as administrative data and census data. The proposed method is based on the assumption of normality of the model errors in the area level model. The proposed method is compared with the other alternatives in terms of the estimated mean squared errors.
대부분의 통계조사는 전국 및 시도단위와 같은 전체 또는 규모가 큰 지역을 위한 통계작성이 가능하도록 설계되어 있다. 그러나 최근들어 소규모 지역의 신뢰있는 통계결과에 대한 통계 이용자들의 요구가 점점 증가하고 있다. 경제활동인구조사는 전국 및 16개 시도를 위한 실업률을 매월 작성하고 있으나, 시군별 직접추정량은 적은 표본규모 때문에 신뢰도가 낮다. 본 연구에서는 경제활동인구조사에서 제공되는 실업자수에 대한 통계를 시군별로 작성하기 위한 모형을 제시한다. 이를 위해 보조정보로부터 "정보를 빌려오는(borrow strength)" 지역단위모형(Area level model)을 사용하였다. 제안된 모형 기반 추정(Model-based Estimation)은 모형 오차의 정규성 가정을 기반으로 하고 있으며, 평균제곱오차 측면에서 제안된 모형들을 비교하였다.