Efek Tetap vs Efek Acak dalam Data Panel

Data panel mengikuti unit seperti perusahaan, dana, rumah tangga, atau negara pada berbagai tanggal, sehingga memuat perbedaan cross-sectional sekaligus variasi waktu

Dalam yit=βxit+αi+λt+uit, αi adalah komponen unit yang tidak berubah menurut waktu dan λt adalah guncangan tanggal yang sama untuk semua unit

OLS gabungan mencampur perbedaan antarunit dengan hubungan within dan dapat membiaskan β ketika αi berkaitan dengan xit

Transformasi within mengurangi rata-rata waktu setiap unit, menghilangkan αi yang tidak berubah menurut waktu dan membandingkan penyimpangan dari mean unit itu sendiri

Koefisien efek tetap perusahaan menanyakan bagaimana hasil bergerak bersama ketika leverage perusahaan yang sama berubah, bukan bagaimana perusahaan dengan leverage tinggi berbeda dari perusahaan dengan leverage rendah

Menambahkan efek tetap tanggal menyerap guncangan level bersama seperti siklus bisnis, suku bunga, atau return pasar yang memengaruhi semua unit pada suatu tanggal

Fitur yang tidak berubah menurut waktu seperti asal industri atau ciri pendiri bersifat kolinear sempurna dengan efek unit, sehingga koefisien terpisahnya tidak teridentifikasi

Regressor yang hampir tidak berubah di dalam unit hanya memberi sedikit informasi identifikasi, memperbesar ketidakpastian dan pengaruh relatif kesalahan pengukuran

Variabel yang dihilangkan dan berubah menurut waktu, umpan balik dari hasil ke regressor, serta kontrol pascatreatment tetap menjadi masalah setelah efek tetap ditambahkan

Efek acak memperlakukan αi sebagai bagian dari error stokastik dan menggabungkan variasi within serta antarunit jika tidak berkorelasi dengan regressor di setiap periode

Jika kondisi itu berlaku, efek acak dapat lebih efisien daripada efek tetap dan dapat mengestimasi koefisien pada regressor yang tidak berubah menurut waktu

Jika kualitas manajemen laten atau preferensi risiko memengaruhi struktur modal, efek acak dapat mencampurkan perbedaan perusahaan itu ke dalam koefisien target

Efek acak berkorelasi, atau pendekatan Mundlak, menambahkan mean unit dari regressor yang berubah menurut waktu untuk memodelkan korelasi antara αi dan xit secara eksplisit

Pendekatan ini memisahkan efek within dari perbedaan antarunit dan mengubah ortogonalitas efek acak yang kuat menjadi spesifikasi yang lebih mudah diperiksa

Dalam kondisi panel seimbang linear sederhana, koefisien variabel within berkaitan dengan efek tetap, tetapi kesetaraan itu tidak otomatis berlaku untuk setiap model nonlinear atau dinamis

Logika Hausman membandingkan koefisien ketika satu estimator efisien hanya di bawah hipotesis nol sementara keduanya konsisten di bawah hipotesis tersebut

Penolakan menandakan konflik dengan ortogonalitas atau kondisi model lain, tetapi kegagalan menolak tidak membuktikan asumsi efek acak benar

Sampel kecil, variasi within yang lemah, pilihan kovarians robust, dan salah spesifikasi dapat melemahkan kekuatan serta kestabilan numerik pengujian

Efek perusahaan dan tahun umum digunakan, tetapi siklus industri atau kebijakan negara dapat memerlukan interaksi yang lebih terperinci dengan waktu

Error perusahaan yang persisten memotivasi clustering berdasarkan perusahaan; guncangan tanggal bersama yang tersisa dapat memotivasi clustering berdasarkan tanggal atau dua arah jika desain mendukung jumlah cluster yang cukup

Menambahkan variabel dependen tertunda menciptakan bias panel dinamis ketika T pendek, sehingga interpretasi efek tetap statis tidak dapat begitu saja diterapkan

Nyatakan dimensi unit dan waktu, keseimbangan, variasi within dan antarunit, kombinasi efek tetap, serta tingkat clustering kovarians

Jelaskan unit dan perubahan waktu mana yang mengidentifikasi koefisien serta apakah sampel memiliki pergerakan within yang bermakna secara ekonomi

Gunakan estimasi efek tetap, efek acak, Mundlak, dan hasil Hausman sebagai bukti, sambil membenarkan model akhir melalui jalur perancu dan efek target