Zaman serisi ekonometrisi ile panel veri ekonometrisi arasındaki fark nedir?


15

Bu soru çok naif olabilir, ancak ekonometri öğretme şeklim, zaman serisi ve panel veri yöntemi arasında bir fark varsa çok kafam karıştı.

Zaman serileri ile ilgili olarak, kovaryans sabit, AR, MA, vb. Konuları ele aldım. Panel verileri ile ilgili olarak, sadece sabit etki veya rastgele etki (veya daha genel olarak hiyerarşik model), fark- farklılıklar vb.

Bu konular bazı yönlerle ilişkili mi? Panel verilerinin de bir zaman boyutu olduğundan, neden AR, MA, vs. tartışması yok?

Cevap, panel yöntemlerindeki eğitimimin sadece yetersiz olması durumunda, FE / RE'den, farklılıklardaki farklılıktan daha fazlasını kapsayan bir kitaba işaret edebilir misiniz?

Yanıtlar:


12

En azından sosyal bilimlerde genellikle büyük N ve küçük T asemptotikleri olan panel verilere sahip olursunuz, yani her biri nispeten kısa bir süre gözlemlediğiniz birçok varlık. Bu nedenle panel verileriyle uygulamalı çalışma genellikle verilerin zaman serisi bileşeniyle daha az ilgilidir.

Bununla birlikte, panel verilerinin işlenmesinde zaman serisi unsurları hala önemlidir. Örneğin, otokorelasyon derecesi sabit etkilerin mi yoksa ilk farklılıkların mı daha verimli olduğunu belirler. Farklılıklar arasındaki fark, otokorelasyonu açıklamak için standart hataların uygun şekilde işlenmesi doğru çıkarım için önemlidir (bk. Bertrand ve ark., 2004 ). Küçük N, büyük T asimptotikler için tahminciler kullanan dinamik paneller de mevcuttur, bu tür verileri genellikle makroekonomide bulabilirsiniz. Orada panel durağanlığı gibi bilinen zaman serisi sorunları ile karşılaşabilirsiniz.

Bu konuların mükemmel bir tedavisi Wooldridge (2010) "Kesit ve Panel Verilerinin Ekonometrik Analizi" bölümünde verilmiştir.


1
Wooldridge, büyük N ve küçük T'li panel verileri söz konusu olduğunda mükemmel bir referanstır. Bununla birlikte, büyük T'li panelleri tartışmaz, böylece birim kökleri ve panel eşbütünleşme sorunları tartışılmaz. Ayrıca, doğru hatırlamıyorsam, ülke düzeyindeki verilerle uğraşırken haklı çıkması zor olan bağımsızlık varsayımını ele alma ve test etme yöntemlerini tartışmaz.
Plissken

5

Panel verilerinin ikinci boyutunun zaman olması gerekmez. İkizler veya kardeşler hakkında veriler veya T anketi sorularını yanıtlayan N bireyler hakkında verilerimiz olabilir. T'nin ikinci bir boyut olduğu boyuna veriler, tartışmasız en yaygın panel verisi türüdür ve bununla neredeyse eşanlamlıdır.

Mikro veya kısa paneller (büyük N, küçük T) tipik olarak N'yi sonsuza göndererek T'yi sabit tutan asimtotiklere sahiptir. Makro veya uzun paneller ılımlı N ve büyük T'ye sahiptir ve asimptotikler N'yi sabit tutma ve T'yi büyütme veya hem N hem de T'yi büyütme eğilimi gösterir. Mikro panellerde, üniteler rastgele örneklenir, çünkü birimler rastgele örneklenir makro panellerde bu gerçek bir endişe olabilir (örneğin ülkeler veya eyaletler arasında mekansal bağımlılık). Makro panellerle, hepsi tanıdık zaman serisi endişeleri olan birim kökleri, yapısal kopmalar ve eşbütünleşme hakkında endişelenmeniz gerekir. Ayrıca, zaman zaman seçicilik sorunları (yıpranma, kendini seçicilik ve yanıt vermeme gibi) konusunda da endişelenmeniz gerekir. T yeterince uzun olduğunda, ülkeler bile yok olabilir.

Baltagi'nin Panel Verilerinin Ekonometrik Analizine , özellikle 8, 12 ve 13 bölümlerine bakacağım. Ayrıca, kısa panelleri biraz ayrıntılı olarak ele alıyor. Önceki baskı da çok güzel egzersiz çözümleri ile tamamlayıcı bir hacme sahipti.


1

Her iki veri de kesitsel ve zaman serisi bileşenlerinden oluştuğundan, büyük ölçüde bir vurgu meselesidir.

Panel verilerinin büyük N ve daha küçük T'ye sahip olma olasılığı daha yüksektir.

Münferit bileşenlere (örneğin, zaman içindeki mağazalar, zaman içindeki tüketiciler) ve bu bileşenlerin (örneğin, yüksek gelirli tüketiciler, ortadan yüksek gelire geçen tüketiciler) bölümlere ayrılma olasılığına daha fazla önem verilmektedir.

Münferit bileşenlerin hayatta kalma / değiştirme sorunları vardır (bileşenler bir nedenle çalışmayı terk eder ve değiştirilmesi gerekir). Ekonometrik verilerle, daha toplu bir düzeyde işlem yapma olasılığınız daha yüksektir ve genellikle bu sorunlarla başa çıkmak için başkasının sorunu (ör. BLS'deki iyi insanlar).

Otokorelasyon sorunları ortaya çıkar, ancak çoğu zaman kendi başına bir otokorelasyon yerine geçmiş tarih olarak modellenir, örneğin, Çikolatalı Buzlu Şeker Bombaları satın alma geçmişiniz http://www.gocomics.com/calvinandhobbes/1986/03/22 tahmini bildirir gelecekteki satın alma davranışı.


1

Yukarıda belirtildiği gibi, panel verileri genellikle büyük N ve küçük T ile birleştirilmiş düzeyde değil, bireysel düzeyde kullanılmıştır. . Bu yeni zaman boyutu, kesitsel verilerle karşılaştırıldığında bazı yeni yöntemler, varsayımlar ve sorunlar ortaya koymaktadır (sizi daha yakından incelemek için Wooldridge'in kitabına yönlendireceğim).

Bununla birlikte, ekonomide küçük N ve büyük T ile ülke düzeyinde panel verilerinin kullanılması çok yaygındır. Bu, büyük N, küçük T panel verileri ile uğraşırken karşılaşılmayan bir dizi zorluğu beraberinde getirir. Örneğin, panelimizde birim kökleri olabilir ve bu sorunla başa çıkmak için belirli panel birimi kök testleri de vardır. Bunların, bireysel serilerdeki birim kök testlerinden önemli ölçüde daha yüksek güce sahip olduğuna dikkat edin. Bu panellerde her türlü durağan olmayan tipe de sahip olabiliriz. Ayrıca, küçük N ve büyük T'li panel verileriyle uğraşırken de eşbütünleşmeye sahip olabiliriz. Büyük T ve küçük N panel verileri ile uğraşırken bir başka önemli sorun, bu verilerin genellikle ülke düzeyindeki ekonomik değişkenler için olduğu ve bu durumda bağımsızlık varsayımının sıklıkla ihlal edildiği ve bunun test edilmesi gerektiğidir.

Bu nedenle, büyük N ve küçük T'ye sahip panel verileri, kesitsel verilere kıyasla bir zaman serisi boyutu sunar ve enine kesit analizine benzerken, büyük T ve küçük N'ye sahip paneller, zaman serisi yaklaşımına kıyasla bir kesit boyutu sunar ve Zaman serisi analizi.

Büyük N ve küçük T'li panel verileri üzerine mükemmel bir kitap, Wooldridge'in "Kesit ve Panel Verilerinin Ekonometrik Analizi" dir. Bu kitap oldukça yoğundur ve her sayfada çok fazla bilgi toplar, bu nedenle ekonometride bir tanıtım kitabı ile başlamak ve panel verileri hakkındaki bölümü ilk önce okumak isteyebilirsiniz.

Büyük T ve küçük N'ye sahip paneller için belirli bir kitap bilmiyorum, ancak "Durağan Olmayan Paneller, Panel Eşbütünleşme ve Dinamik Paneller" adlı bir cilt var, Baltagi, ed.


1

Yukarıdaki yanıtları, istediğiniz gibi panel veri modellerinde zaman bağımlılığı hakkında daha fazla bilgi edinebileceğiniz bir referansla tamamlamak istiyorum: Verbeek, Marno. Modern ekonometri için bir rehber , Wiley. Bu kitapta panel veri modellerinde iyi bir giriş olarak kullanılabilecek bir bölüm vardır.

Panel verilerinde zamana bağlılıkla ilgili çağdaş araştırmalara örnek olarak şunları okuyabilirsiniz:

Fredrik NG Andersson: Döviz kurları dinamiği yeniden gözden geçirildi: kesirli entegrasyon sırasının panel veri testi. Empir Econ (2014) 47: 389-409.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.