Kesan Tetap berbanding Kesan Rawak dalam Data Panel

Data panel mengikuti unit seperti firma, dana, isi rumah, atau negara merentas tarikh, lalu mengandungi perbezaan keratan rentas dan variasi masa.

Dalam yit=βxit+αi+λt+uit, αi ialah komponen unit tidak berubah mengikut masa dan λt ialah kejutan tarikh yang dikongsi oleh semua unit.

OLS terkumpul mencampurkan perbezaan antara unit dengan hubungan dalam unit dan boleh memesongkan β apabila αi berkaitan dengan xit.

Transformasi dalam menolak purata masa setiap unit, menghapuskan αi yang tidak berubah mengikut masa dan membandingkan sisihan daripada min unit itu sendiri.

Pekali kesan tetap firma bertanya bagaimana hasil bergerak bersama apabila leveraj firma yang sama berubah, bukan bagaimana firma berleveraj tinggi berbeza daripada firma berleveraj rendah.

Menambah kesan tetap tarikh menyerap kejutan aras bersama seperti kitaran perniagaan, kadar faedah, atau pulangan pasaran yang mempengaruhi semua unit pada sesuatu tarikh.

Ciri tidak berubah mengikut masa seperti asal industri atau sifat pengasas berkolinear sempurna dengan kesan unit, jadi pekali berasingannya tidak dikenal pasti.

Pemboleh ubah penerang yang hampir tidak berubah dalam unit memberikan sedikit maklumat pengenalpastian, lalu meningkatkan ketidakpastian dan kesan relatif ralat pengukuran.

Pemboleh ubah tertinggal yang berubah mengikut masa, maklum balas daripada hasil kepada pemboleh ubah penerang, dan kawalan selepas rawatan kekal menjadi masalah selepas kesan tetap ditambah.

Kesan rawak menganggap αi sebahagian daripada ralat stokastik dan menggabungkan variasi dalam serta antara unit jika ia tidak berkorelasi dengan pemboleh ubah penerang dalam setiap tempoh.

Apabila syarat itu dipenuhi, ia mungkin lebih cekap daripada kesan tetap dan boleh menganggar pekali bagi pemboleh ubah yang tidak berubah mengikut masa.

Jika kualiti pengurusan laten atau keutamaan risiko mempengaruhi struktur modal, kesan rawak boleh mencampurkan perbezaan firma itu ke dalam pekali sasaran.

Kesan rawak berkorelasi, atau pendekatan Mundlak, menambah min unit bagi pemboleh ubah penerang yang berubah mengikut masa untuk memodelkan korelasi antara αi dan xit secara jelas.

Ini memisahkan kesan dalam daripada perbezaan antara unit dan menjadikan ortogonaliti kesan rawak yang kuat sebagai spesifikasi yang lebih mudah diperiksa.

Di bawah syarat panel seimbang linear yang mudah, pekali pemboleh ubah dalam berkait dengan kesan tetap, tetapi kesetaraan itu tidak berpindah secara automatik kepada setiap model tak linear atau dinamik.

Logik Hausman membandingkan pekali apabila satu penganggar cekap hanya di bawah hipotesis nol, manakala kedua-duanya konsisten di bawah hipotesis nol itu.

Penolakan menandakan konflik dengan ortogonaliti atau syarat model lain, tetapi kegagalan menolak tidak membuktikan bahawa andaian kesan rawak adalah benar.

Sampel kecil, variasi dalam yang lemah, pilihan kovarians teguh, dan salah spesifikasi boleh menjejaskan kuasa serta kestabilan berangka ujian.

Kesan firma dan tahun adalah biasa, tetapi kitaran industri atau dasar negara mungkin memerlukan interaksi yang lebih terperinci dengan masa.

Ralat firma yang berterusan mendorong pengelompokan pada firma; kejutan tarikh bersama yang masih tinggal mungkin mendorong pengelompokan tarikh atau dua hala apabila reka bentuk itu menyokong kelompok yang mencukupi.

Menambah pemboleh ubah bersandar tertinggal mencipta bias panel dinamik dengan T yang pendek, jadi tafsiran kesan tetap statik tidak boleh dipindahkan begitu sahaja.

Nyatakan dimensi unit dan masa, keseimbangan, variasi dalam dan antara, gabungan kesan tetap, serta aras pengelompokan kovarians.

Terangkan unit dan perubahan masa yang mengenal pasti pekali serta sama ada sampel mengandungi pergerakan dalam yang bermakna dari segi ekonomi.

Gunakan anggaran kesan tetap, kesan rawak, Mundlak, dan keputusan Hausman sebagai bukti, sambil mewajarkan model akhir melalui laluan pengeliruan dan kesan sasaran.