Panel ARMA Modeli
Panel Autoregressive Moving Average Model · Ayrıca şöyle bilinir: Panel ARMA, ARMA panel model, panel autoregressive moving average, cross-sectional ARMA
Panel ARMA modeli, her bir kesitsel birimin bireysel bir etkiye sahip olmasına izin verirken, birim içi hata dinamiklerinin bir ARMA(p, q) sürecini takip ettiği klasik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARMA) çerçevesini panel verilere genişletir. Panel artıklarının hem otokorelasyonunu hem de hareketli ortalama bağımlılığını yakalar ve hata yapısı doğru bir şekilde belirtildiğinde verimli tahminler sağlar.
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 ARMA modelini, orta ila uzun bir zaman boyutuna (T ideal olarak birim başına 20'nin üzerinde) sahip bir panel veri setiniz olduğunda ve aykırı hataların seri olarak ilişkili olduğuna dair teorik veya ampirik kanıt bulunduğunda kullanın. Makroekonomik paneller (ülkeler, bölgeler, endüstriler) için uygundur, burada verimlilik, enflasyon veya büyüme üzerindeki bozulmalar döngüsel desenleri takip eder. T çok kısa olduğunda (T < 10) kaçının, çünkü ARMA tanımlaması güvenilmez hale gelir; bu ortamlarda daha basit bir AR(1) hatası veya sabit etkiler modeli daha uygundur. Ayrıca, birim içi seriler durağan değilse kaçının — önce panel birim kök testlerini uygulayın ve bunun yerine bir Panel ARIMA veya eşbütünleşme çerçevesini düşünün.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Kesitsel heterojenliği ve birim içi seri korelasyonunu eşzamanlı olarak modeller, verimli GLS tipi tahminler sağlar.
- Esnek gecikme yapısı: AR(p) ve MA(q) derecelerinin herhangi bir kombinasyonu, veri üretim sürecine göre ayarlanabilir.
- Doğru belirtim, otokorelasyonu göz ardı eden OLS'ye kıyasla standart hatalardaki yanlılığı azaltır.
- Durum-uzay / Kalman filtresi temsili, eksik gözlemlere sahip dengesiz paneller için bile ML tahminini mümkün kılar.
- Artık tanılamaları (ACF, Ljung-Box), model yeterliliğine ilişkin açık, yanlışlanabilir kontroller sağlar.
- ARMA derecelerinin güvenilir bir şekilde tanımlanması için yeterince uzun bir zaman boyutu (T) gerektirir; kısa paneller uygun değildir.
- Birim içi hata sürecinin kovaryans-durağanlığını varsayar; durağan olmayan hatalar fark alma veya eşbütünleşme işlemi gerektirir.
- Kesitsel hata bağımlılığı (ortak şoklar) standart model tarafından ele alınmaz; faktörle artırılmış hatalara sahip uzantılar daha karmaşıktır.
- ML veya FGLS aracılığıyla tahmin, özellikle büyük N için basit sabit etkili OLS'den hesaplama açısından daha ağırdır.
SSS
Bir panel modeli için ARMA dereceleri p ve q'yu nasıl seçerim?
Önce paneli ortalamadan çıkarın (bireysel sabit etkileri kaldırın veya iç dönüşümü kullanın). Ardından, birim içi ACF ve PACF'yi tüm birimler üzerinden ortalayın ve aday (p, q) çiftlerinin bir ızgarası için bilgi kriterlerini (AIC veya BIC) uygulayın. En düşük kritere sahip çifti seçin, kalan otokorelasyonun olmadığını gösteren Ljung-Box testleriyle onaylayın.
Panel AR ve Panel ARMA arasındaki fark nedir?
Bir Panel AR(p) modeli, seri korelasyonunu yalnızca p gecikmeli bağımlı hatalar aracılığıyla yakalar. Panel ARMA(p, q), q gecikmeli beyaz gürültü şokları ekleyerek, otokorelasyon deseninin daha esnek bir temsiline izin verir — özellikle ACF'nin yavaşça azaldığı ve PACF'nin kesildiği, bir MA bileşenini işaret ettiği durumlarda kullanışlıdır.
ARMA hatalarının yanı sıra sabit veya rastgele etkiler kullanmalı mıyım?
Bir Hausman testi çalıştırın. Bireysel etkiler regresörlerle ilişkiliyse, sabit etkiler tutarlıdır ancak daha az verimlidir. Diklik sağlanırsa, ARMA hatalarıyla rastgele etkiler doğru belirtim altında tam verimlidir. T >> N olan makro panellerde, ARMA hatalarıyla sabit etkiler yaygındır.
Panel ARMA modeli durağan olmayan serileri işleyebilir mi?
Hayır — standart ARMA çerçevesi, hata sürecinin kovaryans-durağanlığını gerektirir. Panel birim kök testleri (IPS, LLC) durağanlığı reddederse, seriyi fark etmeli ve bir Panel ARIMA modeli kullanmalı veya uzun vadeli ilişkileri bir Panel VECM veya eşbütünleşme yaklaşımıyla modellemelisiniz.
Panel ARMA, Panel VAR'dan nasıl farklıdır?
Panel ARMA, birim başına bir denklemin skaler aykırı hatasını tek değişkenli bir ARMA süreci olarak modeller. Panel VAR, birden çok değişkenin vektörünü ortaklaşa modeller ve çok değişkenli bir AR yapısı aracılığıyla değişkenler arası dinamik etkileşimleri yakalar. Tek bir sonuç değişkeniniz ve hatasındaki seri korelasyon olduğunda Panel ARMA'yı kullanın; birden çok değişken arasındaki geri bildirimi eşzamanlı olarak modellemeniz gerektiğinde Panel VAR'ı kullanın.
Kaynaklar
- Baltagi, B. H. (2008). Econometric Analysis of Panel Data (4th ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 978-0470518861
- Hsiao, C. (2003). Analysis of Panel Data (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521522717
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Autoregressive Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/panel-arma-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ARMA Modeli (Otokoregresif Hareketli Ortalama)Ekonometri↔ karşılaştır
- Panel Otoregresif (Panel AR) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri AnaliziEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR)Ekonometri↔ karşılaştır