Панельное исследование

Панельное исследование является статистическим методом, широко используемым в социальных науках, эпидемиологии и эконометрике, которое имеет дело с двумя измерениями (cross sectional/times series) панельных данных.[1]. Данные собираются за определённое время у одних и тех же групп людей или индивидов и затем регрессия проводится в этих двух измерениях. Многомерный анализ является эконометрическим методом, в котором данные собираются в более чем двух измерениях (то есть помимо времени и индивидов, как в нами рассматриваемом случае, добавляются третье, четвёртое и т. д. измерение).[2]

В широком смысле панельное исследование — синонимом лонгитюдного исследования.

Типичная регрессивная модель панельного исследования представляется формулой , где y — зависимая переменная, x - независимая переменная, a и b - коэффициенты, i и t являются индексами индивидов и времени . Погрешность очень важна в этом анализе. Допущения по поводу погрешности определяют имеем ли мы в виду фиксированные нами эффекты или же случайные эффекты. Рассматривая фиксированную модель эффектов, предполагается варьировать неслучайным образом индексами или , делая модель фиксированных эффектов аналогом модели фиктивных переменных одного измерения. В случайной же модели эффектов, предполагается варьировать случайным образом индексами или требующих специальной обработки в матрице дисперсии ошибок.[3]

Панельное исследование имеет три независимых подхода:

  • Независимое исследование в общем виде;
  • Модели случайных эффектов[4];
  • Модели фиксированных эффектов[5].

Выбор между этими методами зависит от объекта нашего исследования и проблемами, касающихся совокупности внешних факторов объясняющих переменных.

Независимое исследование в общем виде

Положение: Не существует уникальных аттрибутов у индивидов, с помощью которых измерения проводятся, и нет всеобщего фактора, касательно измерения времени.

Модели фиксированных эффектов

Положение: Не существует уникальных аттрибутов у индивидов, которые не являются результатами случайных изменений и не варьируются в течение времени. Подходит, если нужно сделать вывод только тестируемых индивидов. Известно как «Least Squares Dummy Variable Model» (LSDVM)

Модели случайных эффектов

Положение: Существуют уникальные константы индивидов, которые являются результатом случайных изменений и не связаны с индивидуальной регрессией. Эта модель подходит если нужно сделать вывод о целой популяции, а не выборке тестируемых индивидов.

См. также

Примечания

  1. Maddala, G. S. Introduction to Econometrics (неопр.). — Third. — New York: Wiley, 2001. — ISBN 0-471-49728-2.
  2. Davies, A.; Lahiri, K. A New Framework for Testing Rationality and Measuring Aggregate Shocks Using Panel Data (англ.) // Journal of Econometrics : journal. — 1995. Vol. 68, no. 1. P. 205—227. doi:10.1016/0304-4076(94)01649-K.
  3. Analysis of Panels and Limited Dependent Variable Models (англ.) / Hsiao, C.; Lahiri, K.; Lee, L.; Pesaran, M. H.. — Cambridge: Cambridge University Press, 1999. — ISBN 0-521-63169-6.
  4. Модель панельных данных со случайными эффектами. www.machinelearning.ru. Дата обращения: 18 апреля 2020.
  5. Модель панельных данных с фиксированными эффектами. www.machinelearning.ru. Дата обращения: 18 апреля 2020.

Литература

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.