Schoch, Tobias

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Schoch
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Tobias
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Schoch, Tobias

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    Publikation
    wbacon: weighted BACON algorithms for multivariate outlier nomination (detection) and robust linear regression
    (Open Journals, 2021) Schoch, Tobias [in: The Journal of Open Source Software]
    Outlier nomination (detection) and robust regression are computationally hard problems. This is all the more true when the number of variables and observations grow rapidly. Among all candidate methods, the two BACON (blocked adaptive computationally efficient outlier nominators) algorithms of Billor et al.(2000) have favorable computational characteristics as they require only a few model evaluations irrespective of the sample size. This makes them popular algorithms for multivariate outlier nomination/detection and robust linear regression (at the time of writing Google Scholar reports more than 500 citations of the Billor et al.(2000) paper). wbacon is a package for the R statistical software (R Core Team, 2021). It is aimed at medium to large data sets that can possibly have (sampling) weights (e.g., data from complex survey samples). The package has a user-friendly Rinterface (with plotting methods, etc.) and is written mainly in the C language (with OpenMP support for parallelization; see OpenMP Architecture Review Board(2018)) for performance reasons.
    01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
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    Publikation
    Reform der beruflichen Vorsorge (BVG 21): Auswirkungen auf Beschäftigung, Löhne, Arbeitskosten und Umverteilung. Beiträge zur Sozialen Sicherheit 13/20
    (Bundesamt für Sozialversicherungen (BSV), 2020) Müller, André; Elbel, Roman; Marti, Michael; Strahm, Svenja; Schoch, Tobias
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht
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    Publikation
    Treatment of sample under-representation and skewed heavy-tailed distributions in survey-based microsimulation: An analysis of redistribution effects in compulsory health care insurance in Switzerland
    (Springer, 2020) Schoch, Tobias; Müller, André [in: AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv]
    The credibility of microsimulation modeling with the research community and policymakers depends on high-quality baseline surveys. Quality problems with the baseline survey tend to impair the quality of microsimulation built on top of the survey data. We address two potential issues that both relate to skewed and heavy-tailed distributions. First, we find that ultra-high-income households are under-represented in the baseline household survey. Moreover, the sample estimate of average income underestimates the known population average. Although the Deville-Särndal calibration method corrects the under-representation, it cannot achieve alignment of estimated average income in the right tail of the distribution with known population values without distorting the empirical income distribution. To overcome the problem, we introduce a Pareto tail model. With the help of the tail model, we can adjust the sample income distribution in the tail to meet the alignment targets. Our method can be a useful tool for microsimulation modelers working with survey income data. The second contribution refers to the treatment of an outlier-prone variable that has been added to the survey by record linkage (our empirical example is health care cost). The nature of the baseline survey is not affected by record linkage, that is, the baseline survey still covers only a small part of the population. Hence, the sampling weights are relatively large. An outlying observation together with a high sampling weight can heavily influence or even ruin an estimate of a population characteristic. Thus, we argue that it is beneficial – in terms of mean square error – to use robust estimation and alignment methods, because robust methods are less affected by the presence of outliers.
    01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
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    Publikation
    Monitoring Prämienverbilligung. Umverteilung kantonaler IPV-Systeme. Studie zum Vergleich der kantonalen IPV-Systeme mit den Daten der direkten Bundessteuern
    (Bundesamt für Gesundheit BAG, 2019) Schoch, Tobias; Müller, André
    Das Ziel der Analyse ist, die auf Modellhaushalten basierende Analyse im Monitoring-Bericht zu ergänzen: i) Die kantonalen IPV-Systeme sollen in Bezug auf ihre Umverteilungseffektivität und -effizienz analysiert werden. Hierzu wird die Reduktion der Einkommensungleichverteilung durch die Prämienverbilligung analysiert (Differenz des Gini-Koeffizienten vor und nach Berücksichtigung der Prämienverbilligung). ii) Weiter soll die Prämienlast vor und nach der IPV in Abhängigkeit des verfügbaren Ein-kommens für jeden Kanton einzeln untersucht werden.
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht
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    Publikation
    Wirksamkeit der Prämienverbilligung – Monitoring 2017
    (Bundesamt für Gesundheit (BAG), 2018) Müller, André; Walther, Ursula; Steinmann, Bettina; Schoch, Tobias
    Das Bundesamt für Gesundheit publiziert alle drei bis vier Jahre einen Bericht über die sozial-politische Wirksamkeit der Prämienverbilligung. Das vorliegende Monitoring, das wiederum anhand von sieben Modellhaushalten die verbleibende Prämienbelastung aufzeigt, basiert auf den Daten des Jahres 2017. Seit dem letzten Bericht, der die Daten des Jahres 2014 auswertete, haben sich die Grundzüge des Gesundheitssystems nicht wesentlich geändert. Das Krankenversicherungsgesetz (KVG) sieht vor, dass jede Person mit Wohnsitz in der Schweiz obligatorisch gegen die finanziellen Folgen von Krankheit, Unfall und Mutterschaft versichert ist. Die Krankenversicherer legen die dafür zu entrichtenden Prämien unabhängig vom Einkommen einheitlich pro Person nach Altersklasse, Wohnregion, Versicherungsmodell und Franchisehöhe fest. Als sozialpolitisches Korrektiv zu dieser Einheitsprämie müssen die Kantone die Prämien von Versicherten verbilligen, die in bescheidenen wirtschaftlichen Verhältnissen leben.
    05 - Forschungs- oder Arbeitsbericht