close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

код для вставкиСкачать
Тема 3. Панельные
данные
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Определение:
Панельные данные – разновидность
пространственно-временных данных.
Панельные данные содержат
информацию об одних и тех же
единицах, наблюдавшихся на протяжении
нескольких периодов времени
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Причины интереса
к панельным данным:
возможность изучения особенностей
развития объектов во времени
 эффективные способы устранения
ненаблюдаемой гетерогенности
объектов

Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Примеры панелей:
РМЭЗ/RLMS – Российский мониторинг
экономики и здоровья населения /
Russian Longitudinal Monitoring Survey,
www.cpc.unc.edu/rlms
 Периодические обзоры рынков по
одним и тем же точкам розничной
торговли

Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Сбалансированность панели:

Панель называется сбалансированной,
если она содержит информацию о
каждом объекте в каждый период
наблюдения, и несбалансированной в
противном случае.
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Проблемы панельных
обследований:
смещение в данных в связи с
самоотбором (отсутствием или
искажением ответов на отдельные
вопросы)
 истощение и ротационные панели как
решение проблемы истощения

Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Обозначения:
n  число наблюдаемы
Т  число периодов
х объектов
наблюдения
m
исходная
модель : y it   0 

i
x it  u it
i 1
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Возможные подходы к анализу
панельных данных
1.
2.
3.
4.
Регрессия по объединенным данным
(pooled data)
Несвязанные регрессии (unrelated models)
Модели с фиксированными эффектами
(fixed effects models)
Модели со случайными эффектами (random
effects models)
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Регрессия по объединенным
данным

Параметры модели (m+1) оцениваются при
помощи МНК по всем nT наблюдений, не
учитывая специфику панельных данных
Использование метода оправдано, если не
предполагается существование гетерогенных
характеристик объектов наблюдения или
моментов времени. В противном случае
нарушаются предпосылки МНК об остатках.
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Несвязанные регрессии

При помощи МНК оцениваются
параметры N отдельных уравнений по T
наблюдений в каждом.
Метод не предполагает наличия
взаимосвязи между отдельными
единицами наблюдения.
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Модели с фиксированными
эффектами

В исходную модель добавляется
(N-1)+(T-1) фиктивных переменных, учитывающие
индивидуальные особенности единиц наблюдения и
периодов:
В таких моделях различия в единицах наблюдения
моделируются через параметры модели
y it   i   t  x it   u it
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Проблемы моделей с
фиксированными эффектами:
1.
2.
Большое количество параметров из-за
включения фиктивных переменных
Мультиколлинеарность в случае
незначительной гетерогенности данных
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Модели со случайными
эффектами

Индивидуальные особенности единиц
наблюдения и периодов моделируются как
компоненты случайной составляющей
исходной модели (uit = mi + lt + vit).
Параметры уравнения оцениваются при
помощи ОМНК.
y it    x it   u it , где u it  m i  l t  v it
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
Недостатки моделей со
случайными эффектами

сокращение числа оцениваемых
параметров по сравнению с моделями с
фиксированными эффектами за счет
более жестких предпосылок о
независимости трех составляющих
ошибки модели
Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа