Тема 13. Модели панельных данных

Инструкция.Эта тема открывает особенности построения моделей регрессии по панельным данным.

Ключевики. Панельные данные, равновесная панель, фиксированные эффекты, случайные эффекты.

Методические советы по исследованию темы

· Тема содержит лекционную часть, где даются общие представления по теме.

· В качестве самостоятельной работы предлагается выполнить практические задания и ответить на вопросы для самоконтроля.

· Для проверки усвоения темы имеется Тема 13. Модели панельных данных тест для самоконтроля.

Рекомендуемые информационные ресурсы:

1. http://tulpar.kpfu.ru/mod/resource/view.php?id=11766

2. Эконометрика: учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. 2-е изд. -М.: Деньги и статистика, 2008. – 576 с. С.495-556.

3. Эконометрика: учеб. / под ред. В. С. Мхитаряна.- М.: Проспект, 2008. – 384 с. С. 133-178.

Глоссарий

Панельные данные - огромное количество данных, состоящих Тема 13. Модели панельных данных из наблюдений за однотипными статистическими объектами, в течение нескольких временных периодов.

Равновесная панель - панельные данные, в каких нет пропущенных наблюдений.

Панельное истощение - сокращение объектов в выборке.

Ротационная панель - панельные данные, в каких в обследуемую подборку временами добавляется новый объект.

Модель с фиксированными эффектами – модель панельных данных, в какой моделируется Тема 13. Модели панельных данных эффект гетерогенности меж объектами наблюдения с инвариантным по отношению ко времени, но специфичным для каждого объекта наблюдения параметром местоположения mi.

Модель со случайными эффектами - модель панельных данных, в какой моделируется эффект гетерогенности объектов наблюдения методом введения постоянного во времени, но специфичного для каждого объекта наблюдения слагаемого ошибки mi, которое подразумевается независящим Тема 13. Модели панельных данных от оставшейся части ошибки uit.

Вопросы для исследования

1. Главные понятия и свойства панельных данных.

2. Модель сквозной регрессии и модель регрессии со случайным личным эффектом. Оценивание модели со случайным личным эффектом.

Главные понятия и свойства панельных данных. Огромное количество данных, состоящих из наблюдений за однотипными статистическими объектами, в течение Тема 13. Модели панельных данных нескольких временных периодов, именуется панельными, либо пространственными, данными. Панельные данные позволяют учесть ненаблюдаемую гетерогенность. Чтоб смоделировать разницу меж измерениями в два различных периода времени вводят фиктивную переменную (d2=0 при t=1, d2=1 при t=2) . Для d2=0 при t=1:

. Характеристики панельных данных: позволяют учитывать в модели ненаблюдаемую гетерогенность; позволяют идентифицировать потоки либо Тема 13. Модели панельных данных перемещения меж разными состояниями наблюдаемых объектов. Равновесной панельюназывают панельные данные, в каких нет пропущенных наблюдений. Сокращение объектов в выборке именуют панельным истощением. Ротационной панельюназывают панельные данные, в каких в обследуемую подборку временами добавляется новый объект. В микроэконометрических панеляхобъекты наблюдения – индивиды, домохозяйства, предприятия. В макроэконометрических панеляхобъектами наблюдения служат Тема 13. Модели панельных данных страны, регионы, городка. В модели с фиксированными эффектами моделируется эффект гетерогенности меж объектами наблюдения с инвариантным по отношению ко времени, но специфичным для каждого объекта наблюдения параметром местоположения mi: . Это в точности модель с фиктивными переменными. Модель с фиксированными эффектами - это обычная регрессионная модель, оценки характеристик тестируют при помощи Тема 13. Модели панельных данных обыденных t- и F – тестов.

Модель сквозной регрессии и модель регрессии со случайным личным эффектом. В модели со случайными эффектами моделируется эффект гетерогенности объектов наблюдения методом введения постоянного во времени, но специфичного для каждого объекта наблюдения слагаемого ошибки mi, которое подразумевается независящим от оставшейся части ошибки uit.


Эффекты mi, описывающие гетерогенность Тема 13. Модели панельных данных, являются случайными переменными в смысле случайности подборки из генеральной совокупы, так как каждый объект наблюдения имеет специфичный, не зависящий от времени, эффект. МНК – оценки в модели со случайными эффектами неэффективны из-за присутствия автокорреляции в слагаемом ошибки mi. Применяется двухшаговая процедура обобщенного способа меньших квадратов – ВОМНК – выполнимый Тема 13. Модели панельных данных обобщенный способ меньших квадратов. Фиксированные и случайные эффекты – это случайные переменные. Оба эффекта моделируют ненаблюдаемые различия в объектах наблюдения. Фиксированные эффекты – характеристики. Случайные эффекты – слагаемые ошибок. Фиксированные эффекты могут коррелировать с регрессорами. Случайные эффекты предполагаются некоррелированными с регрессорами. Чтоб проверить догадку о том, какие эффекты моделировать, употребляют тест Хаусмана:


Вопросы для самоконтроля

1. Какие Тема 13. Модели панельных данных данные именуют панельными?

2. Назовите достоинства использования панельных данных.

3. В чем отличия моделей с фиксированными и случайными эффектами для панельных данных?

4. Можно ли модель с фиксированными эффектами для панельных данных рассматривать как личный случай использования фиктивных переменных?

5. Охарактеризуйте роль инструментальных переменных в оценивании моделей по панельным данным.

6. Для проверки какой Тема 13. Модели панельных данных догадки применяется тест Хаусмана?

7. Как проверить значимость фиксированных эффектов и случайных эффектов?

8. Каковы плюсы и недочеты моделей фиксированных и случайных эффектов?

Лекция 16


tema-14-deti-so-slozhnimi-defektami-razvitiya.html
tema-14-elektricheskie-izmereniya.html
tema-14-formi-i-metodi-sovremennogo-nauchnogo-poznaniya.html