Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, 07.01.2005 Тема 3. Панельные данные. - презентация

1 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Тема 3. Панельные данные

2 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Определение: Панельные данные – разновидность пространственно-временных данных. Панельные данные содержат информацию об одних и тех же единицах, наблюдавшихся на протяжении нескольких периодов времени

3 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Причины интереса к панельным данным: возможность изучения особенностей развития объектов во времени эффективные способы устранения ненаблюдаемой гетерогенности объектов

4 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Примеры панелей: РМЭЗ/RLMS – Российский мониторинг экономики и здоровья населения / Russian Longitudinal Monitoring Survey, Периодические обзоры рынков по одним и тем же точкам розничной торговли

5 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Сбалансированность панели: Панель называется сбалансированной, если она содержит информацию о каждом объекте в каждый период наблюдения, и несбалансированной в противном случае.

6 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Проблемы панельных обследований: смещение в данных в связи с самоотбором (отсутствием или искажением ответов на отдельные вопросы) истощение и ротационные панели как решение проблемы истощения

7 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Обозначения:

8 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Возможные подходы к анализу панельных данных 1. Регрессия по объединенным данным (pooled data) 2. Несвязанные регрессии (unrelated models) 3. Модели с фиксированными эффектами (fixed effects models) 4. Модели со случайными эффектами (random effects models)

9 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Регрессия по объединенным данным Параметры модели (m+1) оцениваются при помощи МНК по всем nT наблюдений, не учитывая специфику панельных данных Использование метода оправдано, если не предполагается существование гетерогенных характеристик объектов наблюдения или моментов времени. В противном случае нарушаются предпосылки МНК об остатках.

10 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Несвязанные регрессии При помощи МНК оцениваются параметры N отдельных уравнений по T наблюдений в каждом. Метод не предполагает наличия взаимосвязи между отдельными единицами наблюдения.

11 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Модели с фиксированными эффектами В исходную модель добавляется (N-1)+(T-1) фиктивных переменных, учитывающие индивидуальные особенности единиц наблюдения и периодов: В таких моделях различия в единицах наблюдения моделируются через параметры модели

12 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Проблемы моделей с фиксированными эффектами: 1. Большое количество параметров из-за включения фиктивных переменных 2. Мультиколлинеарность в случае незначительной гетерогенности данных

13 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Модели со случайными эффектами Индивидуальные особенности единиц наблюдения и периодов моделируются как компоненты случайной составляющей исходной модели (u it = m i + l t + v it ). Параметры уравнения оцениваются при помощи ОМНК.

14 Количественные методы в менеджменте. Лекция 2, Недостатки моделей со случайными эффектами сокращение числа оцениваемых параметров по сравнению с моделями с фиксированными эффектами за счет более жестких предпосылок о независимости трех составляющих ошибки модели