Панельный анализ

Панельный анализ (данных) - это статистический метод, широко используемый в социальных науках , эпидемиологии и эконометрике для анализа двумерных (обычно поперечных и продольных) панельных данных . ^[1] Данные обычно собираются с течением времени и по одним и тем же людям, а затем проводится регрессия по этим двум параметрам. Многомерный анализ - это эконометрический метод, при котором данные собираются по более чем двум измерениям (обычно время, отдельные лица и какое-то третье измерение). ^[2]

Обычная модель регрессии панельных данных выглядит так , где y - зависимая переменная , x - независимая переменная , a и b - коэффициенты, i и t - индексы для отдельных лиц и времени. Ошибка очень важна в этом анализе. Предположения о члене ошибки определяют, говорим ли мы о фиксированных эффектах или случайных эффектах. В модели с фиксированными эффектами предполагается нестохастическое изменение или создание модели фиксированных эффектов, аналогичной модели фиктивных переменных в одном измерении. В модели случайных эффектов ${\ displaystyle y_ {it} = a + bx_ {it} + \ varepsilon _ {it}}$ ${\ displaystyle \ varepsilon _ {it}}$ ${\ displaystyle \ varepsilon _ {it}}$ ${\ displaystyle i}$ ${\ displaystyle t}$ ${\ displaystyle \ varepsilon _ {it}}$ Предполагается, что она изменяется стохастически по сравнению с матрицей дисперсии ошибок или требует специальной обработки. ^[3] ${\ displaystyle i}$ ${\ displaystyle t}$

Анализ панельных данных имеет три более или менее независимых подхода:

независимо объединенные панели;
модели случайных эффектов ;
модели с фиксированными эффектами или модели первых разностей.

Выбор между этими методами зависит от цели анализа и проблем, касающихся экзогенности объясняющих переменных.

Независимо объединенные панели [ править ]

Ключевое предположение: нет уникальных атрибутов отдельных лиц в наборе измерений и нет универсальных эффектов во времени.

Модели с фиксированными эффектами [ править ]

Ключевое предположение: есть уникальные атрибуты людей, которые не меняются с течением времени. То есть уникальные атрибуты для данного индивидуума i не зависят от времени t . Эти атрибуты могут коррелировать или не коррелировать с отдельными зависимыми переменными y _i . Чтобы проверить, нужны ли фиксированные эффекты, а не случайные, можно использовать тест Дарбина – Ву – Хаусмана .

Модели случайных эффектов [ править ]

Ключевое предположение: существуют уникальные постоянные во времени атрибуты индивидов, которые не коррелируют с отдельными регрессорами. Объединенный OLS можно использовать для получения несмещенных и непротиворечивых оценок параметров даже при наличии атрибутов постоянной времени, но случайные эффекты будут более эффективными.

Фиксированные эффекты - это возможный обобщенный метод наименьших квадратов , который асимптотически более эффективен, чем объединенный OLS, когда присутствуют атрибуты постоянной времени. Случайные эффекты корректируют последовательную корреляцию, которая вызвана ненаблюдаемыми атрибутами постоянной времени.

Модели динамических панелей [ править ]

В отличие от стандартной модели панельных данных, динамическая модель панели также включает запаздывающие значения зависимой переменной в качестве регрессоров. Например, включение одного запаздывания зависимой переменной генерирует:

{\ displaystyle y_ {it} = a + bx_ {it} + \ rho y_ {it-1} + \ varepsilon _ {it}}

При этом нарушаются допущения моделей фиксированного эффекта и случайного эффекта. Вместо этого практикующие используют такой метод, как оценка Ареллано – Бонда .

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

^ Maddala, GS (2001). Введение в эконометрику (Третье изд.). Нью-Йорк: Вили. ISBN 0-471-49728-2.
^ Дэвис, А .; Лахири, К. (1995). «Новая система проверки рациональности и измерения совокупных шоков с использованием панельных данных». Журнал эконометрики . 68 (1): 205–227. DOI : 10.1016 / 0304-4076 (94) 01649-K .
^ Hsiao, C .; Lahiri, K .; Lee, L .; и др., ред. (1999). Анализ панелей и моделей с ограниченными зависимыми переменными . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 0-521-63169-6.

[1] Maddala, GS (2001). Введение в эконометрику (Третье изд.). Нью-Йорк: Вили. ISBN 0-471-49728-2.

[2] Дэвис, А .; Лахири, К. (1995). «Новая система проверки рациональности и измерения совокупных шоков с использованием панельных данных». Журнал эконометрики . 68 (1): 205–227. DOI : 10.1016 / 0304-4076 (94) 01649-K .

[3] Hsiao, C .; Lahiri, K .; Lee, L .; и др., ред. (1999). Анализ панелей и моделей с ограниченными зависимыми переменными . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. ISBN 0-521-63169-6.

[1]