In questo lavoro è perseguito l'obiettivo di costruire set di microdati con distribuzioni congiunte relative alle variabili di reddito, consumo e ricchezza.
La base integrata dei microdati campionari su reddito, consumi e ricchezza, è realizzata mediante l'utilizzo di metodologie di matching statistico, utilizzando le informazioni provenienti dalle indagini Eu,Silc, Spese delle famiglie e dall'indagine della Banca d'Italia contenente le informazioni sulla ricchezza delle famiglie, nonché informazioni tratte dalla Banca dati reddituale del MEF "Ministero dell'Economia e delle Finanze". Le procedure di matching statistico consentono di imputare i valori mancanti in un data set ricevente "ad esempio Eu,Silc" utilizzando l'altro data set come donatore "ad esempio HBS - Household Budget Survey - per donare i valori relativi alle spese per consumo delle famiglie". La donazione è basata sulle variabili comuni "ad esempio ripartizione geografica, numero di componenti della famiglia, ecc.". A titolo di esempio, le informazioni che vengono aggiunte al data set ricevente, nel caso ad esempio si imputi la spesa per consumi derivante da HBS alle famiglie dell'indagine Eu,Silc, non rappresentano le spese effettive di una determinata famiglia, informazione che non conosciamo, ma rappresentano i dati di spesa di famiglie simili "stessa ripartizione geografica, stesso numero di componenti, stesso livello di reddito, ecc.". L'arricchimento effettuato con le tecniche di matching statistico consta dell'aggiunta di poche variabili, ad esempio nel data set Eu,Silc, sulla spesa per consumi o sulla ricchezza che rappresentano un valore stimato per tipologia familiare. Inoltre, poiché le informazioni aggiunte sono stimate e non rilevate, l'arricchimento derivante da tecniche di statistical matching non comporta né un incremento di informazioni di natura personale, né un aumento del rischio di re,identificazione della famiglia.
Tavole di dati
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