Русская Википедия: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 <math>y_{it}=a+bx_{it}+\epsilon_{it}</math>, где y — зависимая переменная, x — независимая переменная, a и b — коэффициенты, i и t являются индексами индивидов и времени. Погрешность <math>\epsilon_{it}</math> 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, <math>\epsilon_{it}</math> предполагается варьировать неслучайным образом индексами <math>i</math> или <math>t</math>, делая модель фиксированных эффектов аналогом модели фиктивных переменных одного измерения. В случайной же модели эффектов, <math>\epsilon_{it}</math> предполагается варьировать случайным образом индексами <math>i</math> или <math>t</math> 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 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
- Тест Хаусмана
- Факторный анализ
- Фиксированные эффекты с разложением вектора
- Фиксированные эффекты с индивидуальными наклонами
Примечания
Литература
