Dynamisch Panel Daten Gleitenden Durchschnitt

Dieses Buch präsentiert eine moderne Übersicht über einige der Hauptthemen in der Felddatenökonometrie. Es beschäftigt sich mit linearen statischen und dynamischen Modellen und zielt auf eine Leserschaft von Doktoranden und angewandten Forschern ab. Teile des Buches können in einem Graduiertenkurs auf Paneldaten-Ökonometrie und als Referenzquelle für Praktiker verwendet werden. Viele Anwendungen werden im Detail diskutiert. Einige der methodischen Fragen werden durch Anträge erklärt, die eng mit dem Rest des Textes verwoben sind und als integraler Bestandteil des Diskurses zu betrachten sind. Das Buch hat zwei Hauptanliegen. Eine ist die Analyse von Modellen mit nicht-exogenen erklärenden Variablen. Dazu gehören streng exogene Variablen, die mit nicht beobachteten individuellen Effekten, Variablen, die einem Messfehler unterliegen, und Variablen, die vorbestimmt oder endogen sind, relativ zu zeitvariablen Fehlern korreliert sind. Das andere Problem ist die dynamische Modellierung und insbesondere das Problem der empirischen Unterscheidung zwischen dynamischen Reaktionen und unbemerkt Heterogenität in Panel-Daten-Analyse. Fehlerkomponenten, Kovarianzstrukturen, autoregressive Modelle, Modelle mit allgemein vorgegebenen Variablen und optimale Instrumente werden systematisch abgedeckt. In den meisten Fällen nimmt das Buch eine verallgemeinerte Methode der Momente (GMM) Ansatz, und macht häufige Verwendung von instrumentalen variablen Argumenten, obwohl Likelihood-Ansätze werden auch präsentiert, wenn verfügbar. Viele Themen werden aus kurzen und längeren Perspektiven erörtert, aber es gibt einen Schwerpunkt in der Ökonometrie von Mikrotafeln, was sich sowohl in der Organisation des Materials als auch in der Auswahl der Themen widerspiegelt. Die zentralen Teile des Buches bieten eine Synthese und eine einheitliche Perspektive einer umfangreichen Literatur über dynamische Paneldaten, die einen erheblichen Einfluss auf die ökonometrische Praxis hatten. Schlüsselwörter: autoregressive Modelle, Kovarianzstrukturen, Fehlerkomponenten, generalisierte Momentenmethoden, individuelle Effekte, Messfehler, optimale Instrumente, Paneldaten, vorgegebene Variablen, unbemerkte Heterogenität. 2 Unbeobachtete Heterogenität Kapitel 2 beginnt mit der Einführung des Problems der nicht beobachteten Heterogenität in der Regressionsanalyse und wie die Verfügbarkeit von Paneldaten dazu beiträgt, sie zu lösen. Korrelierte Effekte sind motiviert als ein Fall von endogenen Regressoren und verglichen mit anderen Ansätzen der Endogenität in der Ökonometrie. Innerhalb der Gruppe oder Fixed-Effects-Schätzung wird diskutiert und motiviert aus kurzen und langen Panel-Perspektiven in kleinsten Quadraten und Likelihood-Kontexte. Die Implikationen von Heteroskedastizität und serieller Korrelation für eine gültige Schlußfolgerung und eine optimale Schätzung werden ebenso betrachtet wie Erweiterungen zu nichtlinearen Modellen mit additiven Effekten, einschließlich kleinen und langen T-robusten Standardfehlern und minimalen Distanzmethoden. Schlüsselwörter: endogene Regressoren, feste Effekte, Heteroskedastizität, Mindestabstand, optimale Schätzung, robuste Standardfehler, serielle Korrelation, unobservierte Heterogenitätsvorspannung, Schätzung innerhalb der Gruppe. 3 Fehlerkomponenten Dieses Kapitel behandelt Fehlerkomponentenmodelle. Diese sind zunächst von einem Interesse an der Unterscheidung von permanenten von transitorischen Komponenten der Variation in Bereichen wie die Analyse der Lohnungleichheit und Mobilität motiviert. Als nächstes werden sie als ein Spezialfall des nicht beobachteten Heterogenitätsmodells betrachtet, in dem die Effekte mit den Regressoren unkorreliert sind. Tests dieser Einschränkungen und Erweiterungen auf Modelle mit einer Teilmenge von unkorrelierten Regressoren werden diskutiert. Schließlich wird die nichtparametrische Schätzung der Fehlerkomponentenverteilungen betrachtet. Schlüsselwörter: Fehlerkomponentenmodelle, Modelle mit Informationen in Ebenen, nichtparametrische Schätzung, Tests unkorrelierter Effekte, Lohnungleichheit und Mobilität. Das letzte Kapitel in Teil I befasst sich mit einem Fehler in Variablen in Paneldaten. Das zentrale Thema hierbei ist, dass Regressionen in Ebenen und Abweichungen nicht nur wegen der nicht beobachteten Heterogenität, sondern auch aufgrund der Vergrößerung der Messfehler-Bias in den Regressoren in Veränderungen unterscheiden. Bedingungen, unter denen Panel-Daten interne Instrumental-Variablen werden diskutiert und eine feste Geldnachfrage Abbildung zur Verfügung gestellt. Stichworte: Fehler in Variablen, interne instrumentelle Variablen, feste Geldnachfrage, Messfehler-Bias, Regressionen in Ebenen und Abweichungen. II Zeitreihenmodelle mit Fehlerkomponenten 5 Kovarianzstrukturen für dynamische Fehlerkomponenten Teil II beschäftigt sich mit Zeitreihenmodellen mit Fehlerkomponenten. Kapitel 5 eröffnet eine informelle Diskussion über das Problem der Unterscheidung zwischen unbemerkt Heterogenität und individuelle Dynamik in kurzen Tafeln. Als nächstes werden Modellierungsstrategien von Zeiteffekten, gleitenden Durchschnittsmodellen und Schlussfolgerungen aus Kovarianzstrukturen betrachtet. Dann wird eine Veranschaulichung unter Berücksichtigung von Prüfungen der permanenten Einkommens-Hypothese aus Haushaltspaneldaten erbracht. Schlüsselwörter: Kovarianzstrukturen, gleitende Durchschnittsmodelle, Dauereinkommenshypothese, Zeitauswirkungen, Zeitreihen mit Fehlerkomponenten. 6 Autoregressive Modelle mit individuellen Effekten Kapitel 6 betrachtet die Spezifikation und Schätzung autoregressiver Modelle mit heterogenen Abschnitten. Innerhalb der Gruppe werden Vorspannungen in kurzen Platten diskutiert. Fixed T konsistente Schätzung aus GMM und Wahrscheinlichkeit Perspektiven wird betrachtet. Die Diskussion verdeutlicht die Auswirkungen von Annahmen über Ausgangsbedingungen und Heteroskedastizität auf die Schätzung. Besondere Aufmerksamkeit gilt den Wurzeln der Einheiten und der Schätzung unter mittlerer Stationarität. Das Kapitel schließt mit einem ausführlichen Tutorial zur Schätzung und Erprobung von VAR-Modellen unter Verwendung firmeneigener Paneldaten. Schlüsselwörter: autoregressive Modelle, firmeneigene Paneldaten, Anfangsbedingungen, mittlere Stationarität, Zeitreihe Heteroskedastizität, Einheitswurzeln, VAR-Modelle, innerhalb von Gruppen-Bias. 7 Modelle mit strikt exogenen und verzögerten abhängigen Variablen Gegenstand von Teil III sind Dynamik und Vorliebe. Kapitel 7 behandelt Modelle mit sowohl streng exogenen als auch verzögerten abhängigen Variablen, die eine Autokorrelation unbekannter Form ermöglichen. Im Gegensatz zu den autoregressiven Modellen von Teil II treten hier abhängige abhängige Variablen in einer strukturellen Rolle auf. Ihre Wirkungen werden unabhängig von der Form der seriellen Korrelation durch die Verfügbarkeit streng exogener Regressoren identifiziert. Die Schätzung wird anhand kurzer und langer Perspektiven im GMM - und Likelihood-Kontext diskutiert. Als Beispiel dient ein Modell der Zigarettensucht. Stichwörter: Autokorrelation unbekannter Form, Zigarettensucht, verzögerte abhängige Variablen, kurze und lange Tafeln, streng exogene Regressoren. Kapitel 8 beschäftigt sich mit Modellen, in denen die Fehler unabhängig von aktuellen und verzögerten Werten bestimmter Konditionierungsvariablen sind, nicht aber mit ihren zukünftigen Werten. Teilweise Anpassung, Euler-Gleichungen und Cross-Country-Wachstum werden als Beispiele diskutiert. Alternative Ansätze zur Schätzung aus kleinen und großen T-Perspektiven werden betrachtet. Besonderes Augenmerk wird auf Schätzer gelegt, die Informationen über die Ebenen der Variablen verwenden. Solche Themen wie die Irrelevanz der Filterung und optimale Instrumente mit sequentiellen Momentenbedingungen werden ebenfalls berücksichtigt. Schlüsselwörter: Querlandwachstum, Euler-Gleichungen, Informationen über die Ebenen der Variablen, Irrelevanz der Filterung, Teilanpassung, optimale Instrumente, vorbestimmte Variablen, sequentielle Momentenbedingungen. Eine generalisierte Methode der Momente Schätzung Teil IV enthält zwei weitere Kapitel, die die wichtigsten Ergebnisse in der Theorie der generalisierten Methode der Momente Schätzung und optimale instrumentelle Variablen. Der Zweck dieser Kapitel besteht darin, das Buch vernünftigerweise in sich geschlossen zu halten. Die erste beginnt mit der Einführung der Methode der Momente Schätzung Probleme, gefolgt von einer allgemeinen Formulierung von GMM Schätzung und Prüfung, mit 2SLS und 3SLS als Beispiele. Das Kapitel befasst sich mit der Konsistenz, der asymptotischen Normalität, der asymptotischen Varianzschätzung, der optimalen Gewichtsmatrix und den Sargan-Tests der überidentifizierenden Einschränkungen. Schlüsselwörter: asymptotische Varianz Schätzung, generalisierte Methode der Momente, Momente Schätzung Probleme, überidentifizierende Einschränkungen, Sargan-Tests. B Optimale Instrumente in bedingten Modellen In diesem Kapitel werden Modelle betrachtet, die durch bedingte Momentbegrenzungen definiert sind. Im Mittelpunkt der Diskussion steht die Suche nach den optimalen Instrumenten für jeden betrachteten Modelltyp. Das Problem wird zuerst für das lineare Regressionsmodell gelöst, welches der vertrauteste Kontext ist, und dann wird das gleiche Verfahren für immer komplexere Modelle verwendet. Schlüsselwörter: bedingte Momentenbeschränkungen, bedingte Modelle, lineare Regression, optimale Instrumente. Spatial Panel Datenmodelle Referenzen Allers MA, Elhorst JP (2005) Steuerliche Nachahmung und Konkurrenz zwischen Regierungen in den Niederlanden. Int Tax Publ Fin 12 (4): 493513 CrossRef Anselin L (1988) Räumliche Ökonometrie: Methoden und Modelle. Kluwer, Dordrecht Anselin L, Bera AK (1998) Räumliche Abhängigkeit in linearen Regressionsmodellen mit Einführung in die räumliche Ökonometrie. 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