Doğrusal Olmayan Dinamik Panel Veri Modeli
Nonlinear Dynamic Panel Data Model · Ayrıca şöyle bilinir: nonlinear dynamic panel, dynamic nonlinear panel estimator, NDPDM, nonlinear panel with lagged dependent variable
Doğrusal olmayan dinamik panel veri modeli, standart panel yöntemlerini, sonuçların ikili, sayım değerli veya sansürlenmiş olduğu ve sonucun geçmiş gerçekleşmelerinin mevcutları doğrudan etkilediği ortamlara genişletir. Durum bağımlılığının yanı sıra gözlemlenmemiş bireysel heterojenliği ele alır, gerçek kalıcılığı ölçülmemiş birim özelliklerinden kaynaklanan yapay kalıcılıktan ayırır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
İkili, sıralı, sayım veya sansürlenmiş bir sonuca sahip panel verileriniz olduğunda ve teori veya önceki kanıtlar, t zamanındaki sonucun t-1 zamanındaki sonuca bağlı olduğunu (durum bağımlılığı) gösterdiğinde bu modeli kullanın. Birim düzeyinde gözlemlenmemiş heterojenlik beklendiğinde ve panelin hem durum bağımlılığını hem de bireysel etkileri belirlemek için yeterince uzun (T >= 3) olduğunda uygundur. Sonuç sürekli ve doğrusal olduğunda kullanmayın — sabit veya rastgele etkili standart bir dinamik panel daha basittir ve yeterlidir. Özel moment koşullarından yararlanmadan çok kısa panellerle (T = 2) kaçının veya ilk gözlem dışsal ve heterojenlik yoksa bundan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Gerçek durum bağımlılığını ve gözlemlenmemiş bireysel heterojenliği eş zamanlı olarak belirler, yapay kalıcılık karışıklığından kaçınır.
- Geniş bir doğrusal olmayan yanıt fonksiyonu yelpazesini barındırır: probit, logit, Poisson, Tobit ve sıralı modeller.
- Wooldridge'in başlangıç koşulları çözümü, standart yazılımlarda (Stata'nın xtprobit veya cmp'si, ilişkili rastgele etkiler uzantısıyla) uygulamak için basittir.
- Olasılık veya sayım birimlerinde doğrudan yorumlanabilir ortalama kısmi etkiler üretir.
- Durum bağımlılığının ötesinde hatalardaki keyfi seri korelasyona karşı sağlamdır, sağlam varyans tahmin edicileriyle birleştirildiğinde.
- Gözlemlenmemiş heterojenliğin dağılımının doğru şekilde belirtilmesini gerektirir; yanlış belirtme, durum-bağımlılığı tahminlerini yanlı hale getirebilir.
- Sayısal entegrasyon nedeniyle büyük N veya uzun T için hesaplama açısından yoğundur.
- İnsidantal-parametre sorunu, küçük T ile doğrusal olmayan sabit etkili varyantlar için şiddetlidir, bu da rastgele etkili veya ilişkili rastgele etkili yaklaşımları tercih edilebilir kılar.
- Durum bağımlılığının belirlenmesi, sonuçtaki birim içi yeterli değişime dayanır.
SSS
Başlangıç koşulları sorunu nedir ve neden önemlidir?
Bir paneli rastgele bir başlangıç tarihinden itibaren gözlemlediğimizde, ilk gözlem y_i0, her ikisi de örneklem başlamadan önceki birimin geçmişini yansıttığı için gözlemlenmemiş bireysel etki c_i ile ilişkilidir. y_i0'ı dışsal kabul etmek bu ilişkiyi göz ardı eder ve tahmin edilen durum-bağımlılığı katsayısını, genellikle yukarı doğru yanlı hale getirir. Wooldridge'in (2005) çözümü, bu ilişkiyi emmek için c_i'nin dağılımını y_i0 ve zaman ortalamalı kovaryanslara koşullandırır.
Bu, doğrusal bir dinamik panelden (Arellano-Bond) nasıl farklıdır?
Arellano-Bond GMM, sabit etkileri ilk fark alarak ve gecikmeli farkları daha derin gecikmelerle araçlayarak ortadan kaldırır. Bu, doğrusal modeller için geçerlidir. Sonuç ikili veya sayım değerli olduğunda, ilk fark alma doğrusal olmayan yapıyı bozar ve dönüştürülmüş modelin anlamlı bir olasılık yorumu kalmaz. Doğrusal olmayan model bunun yerine bir dağılım varsayımı aracılığıyla heterojenliği dışarıda bırakır.
Doğrusal olmayan bir dinamik panel ile sabit etkiler kullanabilir miyim?
Logit için, Chamberlain'ın koşullu MLE'si bireysel sabit etkiyi tam olarak ortadan kaldırır ancak iç-değişimi olmayan birimleri atar. Probit ve diğer çoğu doğrusal olmayan model için benzer bir yeterli istatistik yoktur ve insidantal-parametre sorunu önemli sonlu-T yanlılığına neden olur. İlişkili rastgele etkili yaklaşımlar (Wooldridge'in başlangıç koşulları uzantısıyla Mundlak-Chamberlain cihazı) genellikle küçük T için tercih edilir.
Kaç zaman periyoduna ihtiyacım var?
Durum bağımlılığını, heterojenliği ve başlangıç koşulları düzeltmesini ayrı ayrı belirlemek için minimum T = 3 gereklidir. Daha uzun paneller (T >= 5) daha kesin tahminler sağlar ve daha uzun gecikmeler veya zamanla değişen katsayılar gibi daha zengin dinamiklere izin verir.
Gecikmeli bağımlı değişkendeki katsayıyı nasıl yorumlarım?
Gizli indeksteki y_{i,t-1} üzerindeki ham katsayı, doğrudan bir olasılık veya sayım değişikliği olarak yorumlanamaz. y_{i,t-1}=0'dan y_{i,t-1}=1'e geçişin ortalama kısmi etkisini, kovaryansların örneklem dağılımı ve tahmin edilen bireysel etkiler üzerinden ortalayarak hesaplayın. Bu, gerçek durum bağımlılığına atfedilebilen olasılıktaki ortalama artışı verir.
Kaynaklar
- Wooldridge, J. M. (2005). Simple solutions to the initial conditions problem in dynamic, nonlinear panel data models with unobserved heterogeneity. Journal of Applied Econometrics, 20(1), 39-54. DOI: 10.1002/jae.770 ↗
- Honore, B. E., & Tamer, E. (2006). Bounds on parameters in panel dynamic discrete choice models. Econometrica, 74(3), 611-629. DOI: 10.1111/j.1468-0262.2006.00676.x ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Dynamic Panel Data Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/nonlinear-dynamic-panel-data-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Dinamik Panel Veri ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- System GMM (Arellano-Bover / Blundell-Bond)Ekonometri↔ karşılaştır