パネルデータの固定効果とランダム効果

パネルデータは企業、ファンド、家計、国などを複数時点で追い、横断面差と時間変化をともに含みます

yit=βxit+αi+λt+uitで、αiは時間不変の個体成分、λtは全単位に共通する時点ショックです

αiとxitが関連すると、プールOLSは個体間差と個体内関係を混ぜ、βを偏らせ得ます

within変換は各単位の時間平均を引き、時間不変のαiを除いて自己平均からの偏差同士を比較します

企業固定効果係数は高レバレッジ企業と低レバレッジ企業の差でなく、同じ企業のレバレッジ変化との共変動を問います

時点固定効果を加えると景気、金利、市場リターンなど同日に全単位が受ける共通水準ショックを吸収します

業界起源や創業者特性など時間不変変数は個体効果と完全共線で、別の係数を識別できません

個体内でほぼ変わらない説明変数は識別情報が少なく、不確実性と測定誤差の相対的影響が増します

時間変動する欠落変数、結果から説明変数への反応、処置後統制は固定効果を加えても残ります

ランダム効果はαiを確率誤差の一部とし、全期間の説明変数と無相関なら個体内・個体間変動を結合します

条件が正しければ固定効果より効率的になり、時間不変説明変数の係数も推定できます

潜在的な経営品質やリスク選好が資本構成に影響すれば、その企業差が対象係数へ混ざります

相関ランダム効果またはMundlak法は、時間変動説明変数の個体平均を加え、αiとxitの相関を明示的にモデル化します

個体内効果と個体間差を分け、ランダム効果の強い直交仮定をより調べやすい仕様にします

単純な線形均衡パネルではwithin係数が固定効果とつながりますが、全ての非線形・動的モデルへ自動拡張されません

Hausmanの論理は帰無仮説下で両推定量が一致し、一方だけが効率的なときの係数差を比較します

棄却は直交性や他のモデル条件との不整合を示唆しますが、非棄却はランダム効果仮定を証明しません

小標本、弱い個体内変動、頑健共分散、誤設定は検定力と数値安定性を損ないます

企業・年効果は一般的ですが、業界景気や国別政策にはさらに細かい時間交互作用が必要な場合があります

企業誤差の持続には企業クラスター、残る共通日付ショックには十分な群数のもとで日付や二方向クラスターを検討します

ラグ従属変数を加えると短いTの動的パネル偏りが生じ、静的固定効果の解釈をそのまま移せません

個体・時間次元、均衡性、個体内・個体間変動、固定効果の組合せ、共分散のクラスター水準を示します

どの個体のどの時間変化が係数を識別し、経済的に十分な個体内変動があるかを説明します

固定、ランダム、Mundlak推定とHausman結果を証拠としつつ、最終選択は交絡経路と対象効果で正当化します