Sự khác biệt giữa kinh tế lượng chuỗi thời gian và kinh tế lượng dữ liệu bảng điều khiển là gì?

Câu hỏi này có thể rất ngây thơ, nhưng cách tôi được dạy về kinh tế lượng tôi rất bối rối nếu có sự khác biệt giữa phương pháp dữ liệu bảng thời gian và bảng điều khiển.

Về chuỗi thời gian, tôi đã đề cập đến các chủ đề như hiệp phương sai, AR, MA, v.v. Về dữ liệu bảng, tôi chỉ thấy các cuộc thảo luận ở dạng hiệu ứng cố định so với hiệu ứng ngẫu nhiên (hay nói chung hơn là mô hình phân cấp), khác biệt- trong sự khác biệt, vv

Là những chủ đề liên quan theo một số cách? Vì dữ liệu bảng cũng có thứ nguyên thời gian, tại sao không có thảo luận về AR, MA, v.v.

Nếu câu trả lời là sự giáo dục của tôi về các phương pháp bảng điều khiển đơn giản là không đủ, bạn có thể chỉ ra một cuốn sách bao gồm nhiều hơn chỉ FE / RE, sự khác biệt không?

Ít nhất trong các ngành khoa học xã hội, bạn thường có dữ liệu bảng điều khiển có N tiệm cận lớn và nhỏ T, tức là nhiều thực thể nhưng mỗi thực thể bạn quan sát trong một khoảng thời gian tương đối ngắn. Đây là lý do tại sao công việc được áp dụng với dữ liệu bảng thường ít quan tâm hơn với thành phần chuỗi thời gian của dữ liệu.

Tuy nhiên, các yếu tố chuỗi thời gian vẫn rất quan trọng trong việc xử lý dữ liệu bảng. Ví dụ, mức độ tự tương quan xác định xem các hiệu ứng cố định hoặc khác biệt đầu tiên là hiệu quả hơn. Sự khác biệt về sự khác biệt trong việc xử lý đúng các lỗi tiêu chuẩn để giải thích cho sự tự tương quan là rất quan trọng đối với suy luận chính xác (xem Bertrand et al., 2004 ). Các bảng động sử dụng các công cụ ước tính cho N nhỏ, tiệm cận T lớn cũng có sẵn, bạn thường tìm thấy dữ liệu đó trong kinh tế vĩ mô. Ở đó bạn có thể gặp phải các vấn đề về chuỗi thời gian đã biết như bảng không cố định.

Một cách xử lý tuyệt vời các chủ đề này được cung cấp trong Wooldridge (2010) "Phân tích kinh tế lượng của mặt cắt ngang và dữ liệu bảng điều khiển".

Kích thước thứ hai của dữ liệu bảng điều khiển không cần phải có thời gian. Chúng tôi có thể có dữ liệu về anh em sinh đôi hoặc anh chị em hoặc dữ liệu về N cá nhân trả lời câu hỏi khảo sát T. Dữ liệu theo chiều dọc, trong đó T là chiều thứ hai, được cho là loại dữ liệu bảng điều khiển phổ biến nhất và gần như đồng nghĩa với nó.

Các bảng vi mô hoặc ngắn (N lớn, T nhỏ) thường có tiệm cận gửi N đến vô cùng, giữ T cố định. Các bảng vĩ mô hoặc dài có N vừa phải và T lớn, và các tiệm cận có xu hướng giữ N cố định và tăng T, hoặc tăng cả N và T. Với các bảng vi mô, sự phụ thuộc đơn vị chéo thường không phải là vấn đề vì các đơn vị được lấy mẫu ngẫu nhiên, trong khi với các bảng vĩ mô, nó có thể là một mối quan tâm thực sự (ví dụ, sự phụ thuộc không gian giữa các quốc gia hoặc quốc gia). Với các bảng macro, bạn cũng phải lo lắng về các đơn vị gốc, phá vỡ cấu trúc và hợp nhất, tất cả đều là những mối quan tâm theo chuỗi thời gian quen thuộc. Đôi khi bạn cũng phải lo lắng về các vấn đề chọn lọc (như tiêu hao, tự chọn và không phản hồi). Khi T đủ dài, thậm chí các quốc gia có thể biến mất.

Tôi sẽ xem xét Phân tích kinh tế lượng dữ liệu bảng điều khiển của Baltagi , đặc biệt là các chương 8, 12 và 13. Nó cũng bao gồm các bảng ngắn một cách chi tiết. Các phiên bản trước cũng có một khối lượng đồng hành với các giải pháp tập thể dục rất đẹp.

Đây chủ yếu là một câu hỏi nhấn mạnh, vì cả hai dữ liệu bao gồm các thành phần chuỗi thời gian và mặt cắt ngang.

Dữ liệu bảng có nhiều khả năng có N lớn và nhỏ hơn T.

Có nhiều sự chú ý hơn đến các thành phần riêng lẻ (ví dụ: cửa hàng theo thời gian, người tiêu dùng theo thời gian) và nhiều khả năng phân khúc các thành phần riêng lẻ đó (ví dụ: người tiêu dùng có thu nhập cao, người tiêu dùng đã chuyển từ thu nhập trung bình sang cao).

Các thành phần riêng lẻ có vấn đề sống sót / thay thế (các thành phần rời khỏi nghiên cứu vì một số lý do, và phải được thay thế). Với dữ liệu kinh tế lượng, bạn có nhiều khả năng xử lý ở cấp độ tổng hợp hơn và đó thường là vấn đề của người khác (ví dụ như những người tốt ở BLS) để giải quyết các vấn đề đó.

Các vấn đề tự tương quan phát sinh, nhưng thường được mô phỏng theo lịch sử trong quá khứ chứ không phải là tự động hóa mỗi lần, ví dụ lịch sử mua Bom sô cô la phủ sương của họ http://www.gocomics.com/calvinandhobbes/1986/03/22 thông báo dự đoán của hành vi mua trong tương lai.

Như đã đề cập ở trên, dữ liệu bảng thường được sử dụng ở cấp độ cá nhân thay vì ở cấp độ tổng hợp có N lớn và nhỏ. Có nhiều ưu điểm khi sử dụng dữ liệu bảng vì chúng tôi có thể loại bỏ tính không đồng nhất của từng cá nhân và thường có sức mạnh cao hơn khi thử nghiệm đề cập đến hai . Chiều thời gian mới này giới thiệu một số phương pháp, giả định và vấn đề mới so với dữ liệu cắt ngang (tôi sẽ giới thiệu bạn đến cuốn sách của Wooldridge để nghiên cứu những vấn đề này gần hơn).

Tuy nhiên, rất phổ biến trong kinh tế cũng sử dụng dữ liệu bảng điều khiển cấp quốc gia với N nhỏ và lớn T. Điều này đưa ra một loạt các khó khăn không gặp phải khi xử lý dữ liệu bảng T lớn, nhỏ. Ví dụ, chúng tôi có thể có các đơn vị gốc trong bảng điều khiển của chúng tôi và cũng có các kiểm tra gốc đơn vị bảng cụ thể để giải quyết vấn đề cụ thể này. Lưu ý rằng những thứ này có sức mạnh cao hơn đáng kể so với các thử nghiệm gốc đơn vị trên từng chuỗi riêng lẻ. Chúng ta cũng có thể có tất cả các loại không cố định khác trong các bảng này. Hơn nữa, khi xử lý dữ liệu bảng với N nhỏ và T lớn, chúng ta cũng có thể có sự hợp nhất. Một vấn đề lớn khác khi xử lý dữ liệu bảng T lớn và N nhỏ là dữ liệu này thường dành cho các biến số kinh tế cấp quốc gia và trong trường hợp này, giả định độc lập thường bị vi phạm và điều này cần được kiểm tra.

Vì vậy, dữ liệu bảng có N lớn và T nhỏ giới thiệu thứ nguyên chuỗi thời gian so với dữ liệu cắt ngang và tương tự như phân tích mặt cắt ngang trong khi bảng có T lớn và N nhỏ giới thiệu kích thước mặt cắt ngang so với cách tiếp cận chuỗi thời gian và tương tự như phân tích chuỗi thời gian.

Một cuốn sách tuyệt vời về dữ liệu bảng với N lớn và T nhỏ là "Phân tích kinh tế lượng của mặt cắt ngang và dữ liệu bảng" của Wooldridge. Cuốn sách này khá dày đặc và chứa rất nhiều thông tin trên mỗi trang, vì vậy bạn có thể muốn bắt đầu với một cuốn sách giới thiệu về kinh tế lượng và đọc phần về dữ liệu bảng ở đó trước.

Tôi không biết một cuốn sách cụ thể cho các bảng có chữ T lớn và chữ N nhỏ nhưng có một tập có tên: "Bảng không tĩnh, Bảng điều khiển liên kết và Bảng động", Baltagi, ed.

Tôi muốn bổ sung các câu trả lời ở trên bằng một tài liệu tham khảo nơi bạn có thể đọc thêm về sự phụ thuộc thời gian trong các mô hình dữ liệu bảng điều khiển, như bạn yêu cầu: Verbeek, Marno. Hướng dẫn về kinh tế lượng hiện đại , Wiley. Có một chương trong cuốn sách này về các mô hình dữ liệu bảng điều khiển có thể đóng vai trò giới thiệu tốt.

Như một ví dụ về nghiên cứu đương đại về sự phụ thuộc thời gian vào dữ liệu bảng điều khiển, bạn có thể đọc:

Fredrik NG Andersson: Xem xét lại động lực tỷ giá hối đoái: kiểm tra dữ liệu bảng theo thứ tự tích hợp phân đoạn. Empir EE (2014) 47: 389 Từ409.