Panel Otoregresif (Panel AR) Modeli
Panel Autoregressive Model · Ayrıca şöyle bilinir: panel autoregressive model, PAR model, AR model for panel data, panel AR(p)
Panel AR modeli, klasik tek değişkenli otoregresif modeli panel verilere genişleterek, her bir birimin kendi geçmiş değerlerinin mevcut değerini nasıl tahmin ettiğini, gözlemlenmeyen bireysel heterojenliği sabit veya rastgele etkiler aracılığıyla kontrol ederek yakalar. Mikro veya makro panel veri setlerinde dinamik kalıcılığı modellemek için temel teşkil eder.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Panel çıktınız dinamik kalıcılık gösterdiğinde ve ortalamaya dönüş hızını veya şok yayılımını birçok birim arasında tutarlı bir şekilde tahmin etmek istediğinizde bir Panel AR modeli kullanın. T >= 5 ve N büyük olduğunda uygundur. Bireysel heterojenliği ve gecikmeli dinamikleri birlikte hesaba kattığı için birleştirilmiş OLS'ye tercih edilir. T, N'ye göre çok uzun olduğunda (birim başına zaman serisi yöntemleri kullanın), değişkenler durağan değil ve eşbütünleşik olduğunda (panel VECM kullanın), birden fazla içsel değişken etkileşime girdiğinde (panel VAR kullanın) veya dinamikler gerçekten doğrusal olmadığında uygun değildir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Her panel birimi içindeki dinamik kalıcılığı ve ayarlama hızını yakalar.
- Bireysel etkiler aracılığıyla zamandan bağımsız gözlemlenmeyen heterojenliği kontrol eder.
- T küçük olduğunda bile Arellano-Bond aracılığıyla tutarlı GMM tahmini mevcuttur.
- Otoregresif dinamiklerin birimler arasında homojen mi yoksa heterojen mi olduğunu test etmeye olanak tanır.
- Yorumlanabilir otoregresif katsayılar, şokların kalıcılığını ve yarı ömrünü doğrudan nicel olarak belirler.
- Küçük T için standart grup içi OLS, Nickell yanlılığı nedeniyle tutarsızdır; GMM veya yanlılık düzeltmeli LSDV gereklidir.
- GMM tahmin edicileri, küçük N panellerde araç değişkeni çoğalmasından muzdarip olabilir ve Hansen aşırı tanımlama testini zayıflatabilir.
- Havuzlanabilirlik varsayımı (ortak eğimler) ihlal edilebilir; eğim heterojenliğini göz ardı etmek yanlı tahminlere yol açar.
- Ortak şoklardan kaynaklanan kesitsel bağımlılık standart tahmin ediciler tarafından ele alınmaz ve ek düzeltmeler gerektirir.
SSS
Neden gecikmeli bağımlı değişkenle standart sabit etkiler OLS kullanamıyorum?
Grup içi ortalama alma, ortalaması alınmış gecikmeli değişkeni ortalaması alınmış hatayla ilişkilendirerek Nickell yanlılığına neden olur. Bu yanlılık T büyüdükçe azalır ancak küçük T için şiddetlidir. Bunun yerine Arellano-Bond GMM veya yanlılık düzeltmeli bir LSDV tahmin edicisi kullanın.
Gecikme derecesi p'yi nasıl seçerim?
Aday gecikme uzunlukları üzerinde AIC veya BIC uygulayın, ardından seçilen p'nin birinci farklarda Arellano-Bond AR(1) ve AR(2) testlerini kullanarak kalıntı seri korelasyonunu ortadan kaldırdığını doğrulayın. AR(2)'nin reddedilmesi, GMM araç değişkenlerinin geçersiz olduğunu gösterir.
Panel AR ile Panel VAR modeli arasındaki fark nedir?
Panel AR tek değişkenlidir: bir değişkenin kendi gecikmeleri sağ tarafı yönlendirir. Panel VAR çok değişkenlidir: her değişken, diğer tüm değişkenlerin gecikmeleri üzerine regresyon yapılır ve değişkenler arası geri bildirimi yakalar. Birden fazla ortak içsel değişkeniniz olduğunda Panel VAR kullanın.
Kesitsel bağımlılığı nasıl ele alırım?
Ortak faktör bağımlılığını tespit etmek için Pesaran CD testini çalıştırın. Mevcutsa, gözlemlenmeyen ortak faktörleri kontrol eden ortak korelasyonlu etkiler havuzlanmış (CCEP) veya faktörle güçlendirilmiş Panel AR spesifikasyonları kullanın.
Eğimler birimler arasında heterojen göründüğünde ne yapmalıyım?
Her birim için ayrı bir AR modeli tahmin eden ve katsayıları ortalamasını alan, homojenlik dayatmadan birimler arası ortalama eğimi tutarlı bir şekilde geri kazanan ortalama grup tahmin edicisini (Pesaran ve Smith 1995) kullanın.
Kaynaklar
- Hsiao, C. (2003). Analysis of Panel Data (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521522717
- Arellano, M. (2003). Panel Data Econometrics. Oxford University Press. ISBN: 978-0199245284
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Autoregressive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/panel-ar-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Arellano-Bond GMM TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
- Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel ARIMA ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel ARMA ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Dinamik Panel Veri ModeliEkonometri↔ karşılaştır