Ingeniero Agronomo

Introducción

Modelos estáticos

Estimación. Predicción

Paneles largos

Variables instrumentales

Modelos Dinámicos

TEMA 6. Modelos para Datos de Panel
Profesor: Pedro Albarrán Pérez

Universidad de Alicante. Curso 2010/2011.

Introducción

Modelos estáticos

Estimación. Predicción

Paneles largos

Variables instrumentales

Modelos Dinámicos

Contenido
1 2Introducción Modelos estáticos Modelo con Efectos Individuales: Fijos y Aleatorios Extensiones del Modelo Básico Estimación de Modelos estáticos. Predicción Estimadores Agrupados (“Pooled”) Estimador “Between” Estimador de Efectos Aleatorios Estimadores de Efectos Fijos Test de Hausman Predicción. Paneles largos Variables instrumentales Modelos Dinámicos para datos de panel Introducción Estimador deArellano y Bond

3

4 5 6

Introducción

Modelos estáticos

Estimación. Predicción

Paneles largos

Variables instrumentales

Modelos Dinámicos

Consideraciones básicas

Datos de Panel
Los datos de panel (o datos longitudinales) consiste en observaciones
de un corte transversal de unidades individuales (hogares, empresas, países, etc.) repetidas sobre el tiempo
{Yit , Xit }i = 1, . . . , N;

t = 1, . . . , T

Algunos ejemplos:
PSID (Panel Study of Income Dynamics) ECHP (European Community Household Panel) SHIW (Survey on Household Income and Wealth) EPA (Encuesta de Población Activa) ESEE (Encuesta sobre Estrategías Empresariales) FES (Family Expenditure Survey) CEX (Consumers Expenditure Survey) ECPF (Encuesta Continua de Presupuestos Familiares) paneles deestados americanos, de países, etc.

Introducción

Modelos estáticos

Estimación. Predicción

Paneles largos

Variables instrumentales

Modelos Dinámicos

Consideraciones básicas

Consideraciones básicas
En general, los datos se observan a intervalos regulares de tiempo Los datos de panel pueden ser balanceados (Ti = T para todo i) o no balanceados (Ti = T para algún i)
laselección muestral debe ser aleatoria (no correlacionada con los regresores) para que los estimadores sean consistentes

Se pueden tener paneles:
de muchos individuos y pocos periodos temporales (“short panels) de pocos individuos y muchos periodos temporales (“long panels”) de muchos individuos y muchos periodos temporales

Se puede hacer inferencia asintótica
NT → ∞ N → ∞, T → ∞ N → ∞, T fijo T→ ∞, N fijo

Introducción

Modelos estáticos

Estimación. Predicción

Paneles largos

Variables instrumentales

Modelos Dinámicos

Consideraciones básicas

Consideraciones básicas (cont.)

Los errores estarán probablemente correlacionados (en el tiempo para un individuo y/o entre individuos) Se pueden tener regresores invariantes en el tiempo (xit = xi ), que no varían con losindividuos (xit = xt ) o que varían tanto con el tiempo como con los individuos (xit ) Algunos coeficientes del modelo pueden variar entre individuos o en el tiempo Los datos de panel permiten la estimación de modelos dinámicos

Introducción

Modelos estáticos

Estimación. Predicción

Paneles largos

Variables instrumentales

Modelos Dinámicos

Estadística descriptiva para datos depanel

Descripción de los datos
Para cada observación debe conocerse el individuo i y el periodo temporal t al que se refiere .
p.e., un panel balanceado individuo 1 1 2 2 . . . 500 500 año 2000 2001 2000 2001 . . . 2000 2001 renta 1800 1950 800 850 . . . 2200 2400 edad 29 30 20 21 . . . 54 55 p.e., un panel NO balanceado individuo 1 1 2 2 2 . . . 1000 1000 año 2000 2001 2000 2001 2002 . . . 20002001 renta 800 950 1900 1950 2100 . . . 2100 2200 edad 19 20 29 30 31 . . . 49 50 sexo 2 2 1 1 1 . . . 1 1

Obviamente preferiremos una descripción resumida de la estructura del panel en nuestros datos

Introducción

Modelos estáticos

Estimación. Predicción

Paneles largos

Variables instrumentales

Modelos Dinámicos

Estadística descriptiva para datos de panel

Descripción...