Sabit etki ve açıklayıcı değişken arasındaki korelasyonu yorumlama

Panel verileriyle uğraşıyorum ve kesitsel sabit etkilere sahip bir regresyon yapmayı seçtim. (Örneğin, zaman açıklayıcı değişkenlerin bazıları ), zaman boyutu boyunca çok varyasyon göstermezler. Aslında, en ilginç varyasyon (ama aynı zamanda diğer değişkenler olarak) oldukça değişiminden daha kesit değişikliği (yani, bir ülke araştırılmaktadır tüm süre boyunca yüksek bir borç olan) muhtemelen her ülkede zaman içinde borç. $debt_{it}$ $debt_{it}$

Bu nedenle, kesitsel sabit efektleri kullanarak verileri alçaltmanın birçok ilginç bilgiyi ortadan kaldırabileceğine inanıyorum. gereksiz sabit etkiler güçlü reddedilir ve Hausman testi güçlü rastgele etki tahmincisi tutarlılığını reddeder. FE tahmini yerine havuzlanmış bir tahmin yapmak, tahmin edilen borçlanma katsayısını iki katına çıkarır. $H_{0}$

Değerli kesitsel bilgileri 'almak' için, her bir ülkenin zaman içindeki her bir borcun ortalama borç seviyesi üzerindeki sabit etkisini işaret ettim. Ortalama borç ile sabit etki arasında anlamlı bir korelasyon vardı . Sezgisel olarak, ben (katsayı halde şu sonuca varabiliriz geliyor bana yüksek bir borç daha yüksek faiz oranı spread neden yok şartname, hala bu üzerinde çalışıyorum bağlı olarak muhtemelen önemsiz) (bağımlı değişkendir). $(p<0,01)$ $debt_{it}$

Bunlar benim sorularım:

Sezgim doğru mu?
Olmazsa, asla benzer bir akıl yürütmeyle karşılaştığım için durum olarak kabul ediyorum, akıl yürütmem tam olarak nerede başarısız oluyor? Konuyla ilgili bir sezgi veya erişilebilir bir referans sunabilir misiniz?
Verilerde kesit değişkenliği kullanmak için tahmin edicilere göre daha iyi donanımlı tahmin ediciler var mı?

econometrics paneldata

— Wecon
kaynak

Spesifikasyona göre, bir FE modelindeki parametre tahminleri, zamana bağlı değişmeyen gözlemlenmemiş heterojenliği kontrol ettikten sonra zaman serisi varyasyonunu yakalar. Sizinki gibi sonuçlar temelde açıklayıcı değişkenin açıklayıcı bir gücü olmadığını söyler. Bu modelin bir başarısızlığı olarak görülmelidir. FE'nin dışsal olması gerekmez ve nedensel çıkarımın temelini oluşturamaz. Aksi taktirde, çoğu olmasa da, önemli bir sonucu olmayan panel regresyonları bu şekilde kurtarılabilir.

— Michael,

@Michael, reaksiyonunuz için teşekkür ederim. Expl değişkenlerim önemsiz katsayılarla geldiğinde, açıklayıcı bir güce sahip olmadıkları sonucuna varmam gerekir. Bununla birlikte, bu durumda, bu kadar önemsiz sonuçların sadece benim expl değişkenlerimin özelliklerinden kaynaklanabileceğini düşündüm (büyük kesitsel değişkenlik, zamana bağlı küçük değişkenlik). Örneğin, ilişkinin var olduğunu varsayalım ve çok az zamandaki değişiklik nedeniyle FE modelindeki katsayının önemsiz olduğunu varsayalım. İlişki FE'lerde görünmez miydi (çıkarımın mümkün olup olmamasına bakılmaksızın)?

— Wecon

İki farklı şey yaptın.

$debt_{it}$ $y_{it}$ $y_{it}$ $debt_{it}$ $debt_{it}$

$debt_{it}$ $y_{it}$ $debt_{it}$ $y_{it}$

Hausman testiniz, grup içi fonksiyonel ilişkinin ve kesitsel işlevsel ilişkinin farklı olduğunu söylüyor.

Bununla birlikte, evet, “daha yüksek bir borcun faiz oranlarının yükselmesine neden olduğu” doğrudur, ancak yalnızca “daha yüksek borcu olan ülkelerin faiz oranlarındaki marjları gösterdiği” tam anlamıyla doğrudur. "Sonuç" derken dikkatli olmalısınız.

Sınırlı zamana bağlı değişkenlik sorununun üstesinden gelmek ve önemli sonuçlara sahip olmak zordur. Sihir yok. Sabit etkiler modelini terk edin ve birçok ülkeye özgü faktörlerin çoğunu kontrol ettiğinizi iddia etmenize yetecek kadar çeşitli ve zamanla değişmeyen regresörleri kontrol etmeye çalışın. (RE veya POLS tahminini kullanabilirsiniz.) İnsanlar hala yeterli faktörü kontrol etmediğinizi eleştirebilirler, ancak bir şekilde kendinizi savunmanız gerekecektir. Ayrıca dinamik modellere veya başkalarına da geçebilirsiniz, ama bu farklı bir hikaye.

— chan1142
kaynak