Тема 3. Панельные данные

1. Тема 3. Панельные данные Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. Обозначения: Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005

8. Возможные подходы к анализу панельных данных • 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

9. 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

10. Несвязанные регрессии • При помощи МНК оцениваются параметры Nотдельных уравнений по T наблюдений в каждом. Метод не предполагает наличия взаимосвязи между отдельными единицами наблюдения. Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005

11. 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 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005

12. Проблемы моделей с фиксированными эффектами: • Большое количество параметров из-за включения фиктивных переменных • Мультиколлинеарность в случае незначительной гетерогенности данных Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005

13. 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. Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005

14. 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