Модель с фиксированным эффектом

Модель с фиксированным эффектом  [c.362]

Сделаем одно важное замечание. В панельных данных среди независимых переменных хц могут быть такие, которые не меняются во времени для каждой экономической единицы. Например, при анализе заработной платы в число объясняющих факторов, как правило, включают пол и/или расовую принадлежность индивидуума. Модель с фиксированным эффектом не позволяет идентифицировать соответствующие таким переменным коэффициенты. Формально это объясняется тем, что в уравнении (13.9) один или несколько регрессоров равны нулю (или, что эквивалентно, матрица [D X] в уравнении (13.7) имеет неполный ранг), и, следовательно, применять метод наименьших квадратов нельзя.  [c.365]


Мы видим, что результаты последней регрессии отличаются от первой оценки эластичностей как по труду, так и по капиталу уменьшились. Забегая немного вперед, следует отметить, что JP-тест в данном случае отвергает нулевую гипотезу об отсутствии индивидуальных эффектов (последняя строка таблицы). Иными словами, модель с фиксированным эффектом выглядит более приемлемой по сравнению с моделью объединенной регрессии.  [c.367]

При работе с реальными панельными данными всегда возникает проблема, какую модель (обычная регрессия, фиксированный или случайный эффект) следует выбрать. На содержательном уровне разницу между моделями можно интерпретировать следующим образом. Обычная модель предполагает, что у экономических единиц нет индивидуальных различий, и в некоторых простых ситуациях такое предположение оправданно. В модели с фиксированным эффектом считается, что каждая экономическая единица уникальна и не может рассматриваться как результат случайного выбора из некоторой генеральной совокупности. Такой подход вполне справедлив, когда речь идет о странах, крупных регионах, отраслях промышленности, больших предприятиях. Если же объекты попали в панель случайно в результате выборки из большой совокупности, то приемлемой является модель со случайным эффектом. Примером могут служить небольшие фирмы, домашние хозяйства, индивидуумы. Следует, однако, подчеркнуть, что и в подобных ситуациях (особенно для небольшого числа экономических единиц) может возникнуть вопрос о наличии индивидуальных различий, и тогда модель с фиксированным эффектом представляется более предпочтительной.  [c.375]


Заметим, что независимо от того, коррелированы индивидуальные эффекты с другими объясняющими переменными или нет, оценки с фиксированным эффектом являются несмещенными и состоятельными. Поэтому в любой ситуации модель с фиксированным эффектом дает приемлемые оценки. Однако при отсутствии корреляции эти оценки будут неэффективными, что может быть весьма важным при выборках небольшого объема. В то же время, если в модели присутствует фиксированный эффект, то оценки с помощью случайного эффекта будут несостоятельными. Таким образом, качество оценок существенно зависит от правильной спецификации модели.  [c.376]

Обычная модель против модели с фиксированным эффектом. Тестирование может быть осуществлено с помощью обычного F-теста, проверяющего гипотезу HQ оц = = ап в модели с фиктивными переменными (13.7).  [c.377]

Оцените панельную модель с фиксированными эффектами. Все ли параметры удалось оценить Если нет, то почему (В дальнейшем исключите из модели переменную, вызвавшую проблему.)  [c.397]

Если мы рассматриваем цг- как фиксированные неизвестные параметры, охватывающие влияние переменных, характерных для z -ro индивида, и постоянных по времени, тогда модель (4.5) - (4.6) представляет собой модель с фиксированными эффектами.  [c.56]

В модели с фиксированными эффектами получаемые выводы -условные по отношению к значениям эффектов at в выборке. Такая интерпретация наиболее подходит для случаев, когда субъектами исследования являются страны, крупные компании или предприятия, т.е. каждый субъект "имеет свое лицо".  [c.245]

В такой форме модели ошибка vit состоит из двух компонент щ и uit. Как и в модели с фиксированными эффектами, случайные эффекты at также отражают наличие у субъектов исследования некоторых индивидуальных характеристик, не изменяющихся со временем в процессе наблюдений, которые трудно или даже невозможно наблюдать или измерить. Однако теперь значения этих характеристик встраиваются в состав случайной ошибки, как это делается в классической модели регрессии, в которой наличие случайных ошибок интерпретируется как недостаточность включенных в модель объясняющих переменных для полного объяснения изменений объясняемой переменной. К прежним предположениям о том, что  [c.249]


В примере с тремя предприятиями для модели с фиксированными эффектами получаем следующие результаты.  [c.274]

Заметим, что значимыми оказываются коэффициенты при тех же переменных что и модели с фиксированными эффектами.  [c.278]

Рассмотрим сначала модель с фиксированными эффектами  [c.287]

До сих пор в модели с фиксированными эффектами неоднородность субъектов исследования характеризовалась наличием ненаблюдаемых характеристик, влияние которых отражалось в модели посредством параметров at. Однако неоднородность субъектов может выражаться также в различных значениях для этих субъектов некоторых наблюдаемых характеристик, не изменяющихся для каждого субъекта в процессе  [c.291]

И здесь возникает ситуация, когда оценка максимального правдоподобия для /3 и а даже при выполнении стандартных предположений состоятельна только если Т —> °°, а при конечном Т и N —> °° она несостоятельна. Мы встречались уже с такой ситуацией в рамках OLS-оценивания линейной модели с фиксированными эффектами. Только там при несостоятельности оценок для а оценка для /3 оставалась все же состоятельной, тогда как здесь несостоятельность оценок для ai в общем случае переносится и на оценку для /3. Одним из исключений является линейная модель вероятности, в которой вероятность P yit = 1 xit моделируется как линейная функция от объясняющих переменных.  [c.317]

Модель с фиксированным эффектом (fixed effe t model) описывается уравнением (13.3), в котором переменные оц являются неизвестными параметрами. Предположим, что выполнены следующие условия  [c.362]

Пример. Оценка производственной функции российских предприятий топливно-энергетической отрасли. Данные содержат информацию о выпуске, трудозатратах, капитальных вложениях и о некоторых других факторах для 48466 предприятий за период 1993-2000 гг. Из них 1020 относятся к топливно-энергетической отрасли. Попробуем ответить на вопрос, можно ли моделировать работу этих предприятий с помощью производственной функции Кобба-Дугласа Q = АКаЬ , где Q — выпуск, К — капиталовложения, L — трудозатраты, А — константа. Для этого попытаемся оценить эластичности а,/ с помощью простой (объединенной) регрессии и на основе модели с фиксированным эффектом.  [c.366]

В рассматриваемом примере об оценке производственной функции для предприятий топливно-энергетической отрасли результаты этого теста приведены сразу после оценок параметров в модели с фиксированным эффектом F(2402,6013) = 17.62, Prob > F = 0.0000. Иными словами, предположение об отсутствии индивидуальных фиксированных эффектов уверенно отвергается на любом разумном уровне значимости.  [c.377]

Вычислите межгрупповую (between-group) оценку для модели. Интерпретируйте результаты, сравните их с результатами модели с фиксированными эффектами.  [c.397]

Уравнение оценивалось для модели с фиксированными эффектами (within-регрессия). Оценка уравнения привела к следующим результатам  [c.145]

В данном разделе ключевым является вопрос распределения бремени между группами населения с разными доходами. Для изучения распределения потерь эффективности при воздействии акциза между группами налогоплательщиков рассмотрим зависимость потерь эффективности от доходов. Для этого проведем оценку для логарифмов показателей потерь эффективности и доходов. Оценка уравнения производилась на панельных данных для регионов РФ в 2002 г. в модели с фиксированными эффектами (within-регрессия), при этом были получены следующие результаты  [c.152]

Каждый из этих трех вариантов R2 является обычным коэффициентом детерминации в соответствующей модели регрессии. В то же время при анализе различных моделей панельных данных часто сообщаются вычисленные значения всех трех вариантов R2, несмотря на то, что в модели с фиксированными эффектами используется оценка J3 V, в модели со случайными  [c.260]

Полученные результаты означают, что при Т = 2 мы можем оценивать логит-модель с фиксированными эффектами, используя стандартную логит модель, в которой в качестве объясняющей переменной выступает j /2 - хп, а в качестве наблюдаемой бинарной переменной - переменная, отражающая изменение значения переменной yit при переходе от первого ко второму наблюдению (1 - при возрастании yit, 0 - при убывании yit ). Соответственно, функцию правдоподобия можно записать в виде  [c.321]

Наконец, нельзя исключать возможного наличия и обратной причинной связи между безработицей и уровнем удовлетворенности, т.е. того, что внутренне менее удовлетворенные индивиды скорее и оказываются безработными. Если это так, то переменная UNEMP коррелирует со случайным эффектом в модели случайных эффектов и оценка максимального правдоподобия, не учитывающая этого, оказывается несостоятельной. Поскольку далее приводятся результаты статистического анализа и по модели с фиксированными эффектами и по модели со случайными эффектами, имеется возможность оценить устойчивость результатов к этой возможной эндогенности.  [c.327]

Бинарного выбора модель для панельных данных, 316 логит-модель с фиксированными эффектами, 319 пробит-модель со случайными эффектами, 323 Бройша-Пагана критерий  [c.374]