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Métodos avanzados para datos de panel - Coggle Diagram
Métodos avanzados para datos de panel
Aplicar la primera diferencia es sólo una de las muchas formas de eliminar el efecto fijo, ai
Un método alterno, que funciona mejor bajo ciertos supuestos, es la transformación de efectos fijos.
Ahora, para cada i, se promedia la ecuación en el tiempo y se obtiene
En donde para cada t se obtiene
La transformación de efectos fijos también se conoce como transformación intragrupal (within).
): se utilizan los promedios a lo largo del tiempo tanto de y como de x para luego efectuar una regresión de corte transversal.
El estimador intragrupal ignora información importante sobre cómo cambian las variables con el tiempo.
Un estimador de MCO combinados que se basa en las variables con el tiempo deducido se llama estimador de efectos fijos o estimador intragrupal (within).
El modelo de efectos inobservables original es:
Se aplica la deducción del tiempo a cada variable explicativa, incluyendo a factores como las variables binarias temporales
Luego se realiza una regresión combinada de MCO utilizando todas las variables con el tiempo deducido.
Bajo el supuesto de exogeneidad estricta sobre las variables explicativas, el estimador de efectos fijos es insesgado
el error idiosincrático no debe correlacionarse serialmente con ninguna variable explicativa en todos los periodos.
Existe un punto sutil en la determinación de los grados de libertad para el estimador de efectos fijos.
La forma en que se estima un intercepto para cada i es asignar una variable binaria para cada observación de corte transversal, junto con las variables explicativas
A este método se le llama comúnmente
regresión de variables binarias
El estimador de efectos fijos se obtiene por medio de la regresión de variables binarias.
La R-cuadrada de la regresión de variables binarias se utiliza para calcular las pruebas F a la varianza tradicional
La R-cuadrada no restringida se obtiene de la regresión con todas las binarias de corte transversal, y la R-cuadrada restringida las omite.
La estimación de EF debe incluir una variable binaria para el segundo periodo con el fin de que sea idéntica a la estimación de PD que incluye un intercepto.
La primera diferencia tiene la ventaja de convertir un proceso integrado de series de tiempo en un proceso débilmente dependiente.
El problema más difícil que se presenta con un panel no balanceado es determinar por qué está fuera de balance.
Sólo se puede utilizar efectos aleatorios debido a que se está dispuesto a suponer que el efecto inobservable no se correlaciona con ninguna de las variables explicativas.
Las variables explicativas sólo cambian en el nivel de agrupamiento, no dentro del agrupamiento. En estos casos, el método de efectos fijos
no aplica.
