Interested Article - 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 . 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).

В широком смысле панельное исследование — синонимом лонгитюдного исследования .

Типичная регрессивная модель панельного исследования представляется формулой $y_{it}=a+bx_{it}+\epsilon _{it}$ $y_{{it}}=a+bx_{{it}}+\epsilon _{{it}}$ , где y — зависимая переменная , x — независимая переменная , a и b — коэффициенты, i и t являются индексами индивидов и времени. Погрешность $\epsilon _{it}$ $\epsilon _{{it}}$ 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, $\epsilon _{it}$ $\epsilon _{{it}}$ предполагается варьировать неслучайным образом индексами $i$ $i$ или $t$ $t$ , делая модель фиксированных эффектов аналогом модели фиктивных переменных одного измерения. В случайной же модели эффектов, $\epsilon _{it}$ $\epsilon _{{it}}$ предполагается варьировать случайным образом индексами $i$ $i$ или $t$ $t$ требующих специальной обработки в матрице дисперсии ошибок.

Панельное исследование имеет три независимых подхода:

Независимое исследование в общем виде;
Модели случайных эффектов ;
Модели фиксированных эффектов .

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 атрибутов у индивидов, с помощью которых измерения проводятся, и нет всеобщего фактора, касательно измерения времени.

Модели фиксированных эффектов

Положение: Не существует уникальных атрибутов 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

_en . . — Third. — New York: Wiley, 2001. — ISBN 0-471-49728-2 .
Davies, A.; Lahiri, K. A New Framework for Testing Rationality and Measuring Aggregate Shocks Using Panel Data (англ.) // (англ.) (: journal. — 1995. — Vol. 68 , no. 1 . — P. 205—227 . — doi : .
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 .
(неопр.) . www.machinelearning.ru. Дата обращения: 18 апреля 2020. 24 февраля 2020 года.
(неопр.) . www.machinelearning.ru. Дата обращения: 18 апреля 2020. 24 февраля 2020 года.