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 ${\displaystyle y_{it}=a+bx_{it}+\epsilon _{it}}$, где y — зависимая переменная, x — независимая переменная, a и b — коэффициенты, i и t являются индексами индивидов и времени. Погрешность ${\displaystyle \epsilon _{it}}$ 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, ${\displaystyle \epsilon _{it}}$ предполагается варьировать неслучайным образом индексами ${\displaystyle i}$ или ${\displaystyle t}$, делая модель фиксированных эффектов аналогом модели фиктивных переменных одного измерения. В случайной же модели эффектов, ${\displaystyle \epsilon _{it}}$ предполагается варьировать случайным образом индексами ${\displaystyle i}$ или ${\displaystyle t}$ 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

1. Maddala, G. S.^[англ.]. Introduction to Econometrics. — Third. — New York: Wiley, 2001. — ISBN 0-471-49728-2.
2. Davies, A.; Lahiri, K. A New Framework for Testing Rationality and Measuring Aggregate Shocks Using Panel Data (англ.) // Journal of Econometrics^[англ.] : journal. — 1995. — Vol. 68, no. 1. — P. 205—227. — doi:10.1016/0304-4076(94)01649-K.
3. Analysis of Panels and Limited Dependent Variable Models (англ.) / Hsiao, C.; Lahiri, K.; Lee, L.; Pesaran, M. H.. — Cambridge: Cambridge University Press, 1999. — ISBN 0-521-63169-6.
4. Модель панельных данных со случайными эффектами  (неопр.). www.machinelearning.ru. Дата обращения: 18 апреля 2020. Архивировано 24 февраля 2020 года.
5. Модель панельных данных с фиксированными эффектами  (неопр.). www.machinelearning.ru. Дата обращения: 18 апреля 2020. Архивировано 24 февраля 2020 года.

Литература

• Панельное обследование : [арх. 21 октября 2022] / В. Л. Телицын // Большая российская энциклопедия : [в 35 т.] / гл. ред. Ю. С. Осипов. — М. : Большая российская энциклопедия, 2004—2017.