Panel Vektör Otoregresyonu (Panel VAR)
Panel Vector Autoregression · Ayrıca şöyle bilinir: PVAR, panel vector autoregression, Panel VAR (PVAR)
Panel VAR, vektör otoregresyon modelini panel verilere genişleterek, sabit etkiler aracılığıyla birimler arası heterojeniteyi kontrol ederken, çeşitli değişkenler arasındaki dinamik etkileşimleri modeller. Holtz-Eakin, Newey ve Rosen tarafından 1988'de tanıtılmış olup, panel düzeyinde etki-tepki fonksiyonları ve varyans ayrıştırmaları üretir.
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 VAR'ı, zaman içinde birçok birim için gözlemlenen sürekli değişkenleriniz olduğunda ve tek bir bağımlı değişken yerine aralarındaki dinamik, iki yönlü etkileşimleri incelemek istediğinizde kullanın. Birim sayısının zaman periyodu sayısından çok daha fazla olduğu (N >> T) mikro panellere uyar ve en az yaklaşık 50 gözleme ihtiyaç duyar. Temel gereksinimler, sabit etkilerin ileri ortogonal (Helmert) sapmalarla giderilmesi, gecikme uzunluğunun MBIC/MAIC ile seçilmesi ve panel durağanlığının IPS ve LLC testleri ile kontrol edilmesidir. T'nin N'ye göre büyük olduğu durumlarda tek birimli bir VAR daha iyi bir araçtır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Sabit etkiler aracılığıyla gözlemlenmeyen birimler arası heterojeniteyi kontrol ederken, çeşitli değişkenler arasındaki dinamik, çift yönlü etkileşimleri yakalar.
- Birçok birim arasında bilgiyi birleştirir, böylece her birimin kısa bir zaman serisine sahip olduğu durumlarda bile (N >> T mikro paneller) güvenilir sistem dinamikleri tahmin edilebilir.
- Şokların nasıl yayıldığını yorumlamak için panel düzeyinde etki-tepki fonksiyonları (IRF) ve tahmin hatası varyans ayrıştırmaları (FEVD) ile birlikte panel Granger nedensellik testleri sunar.
- N >> T olan mikro paneller için tasarlanmıştır; zaman boyutu büyük olduğunda tek birimli bir VAR daha uygundur.
- Sabit etkiler, sıradan fark alma yerine ileri ortogonal (Helmert) sapmalarla giderilmelidir, aksi takdirde gecikmeli bağımlı değişken yanlılığı GMM tahminlerini kirletir.
- Panel durağanlığı (IPS, LLC) ve dikkatli gecikme seçimi (MBIC/MAIC) gerektirir; bunların yanlış belirtilmesi etki tepkilerini bozar.
SSS
Panel VAR sıradan bir VAR'dan nasıl farklıdır?
Standart bir VAR, bir değişken sisteminin tek bir zaman serisi üzerinde çalışır. Panel VAR, bir kesit boyutu ekler: aynı sistem birçok birim için gözlemlenir ve birime özgü sabit etkiler kalıcı heterojeniteyi absorbe eder, böylece paylaşılan dinamikler tüm birimler arasında bilgi birleştirilerek tahmin edilir.
Sabit etkiler neden ileri ortogonal (Helmert) sapmalarla giderilir?
Gecikmeli bağımlı değişkenler sabit etkilerle ilişkili olduğundan, sıradan birinci fark alma, dönüştürülmüş hatayı regresörlerle ilişkili bırakır ve tahminleri yanlı hale getirir. İleri ortogonal (Helmert) sapmalar, sabit etkileri giderirken, dönüştürülmüş hataları GMM'de kullanılan geçerli gecikmeli enstrümanlarla ilişkisiz tutar.
Bunun yerine ne zaman tek birimli bir VAR'ı tercih etmeliyim?
Panel VAR, birim sayısının zaman periyodu sayısından çok daha fazla olduğu (N >> T) mikro paneller için tasarlanmıştır. Zaman boyutunuz T büyükse, her seri için tek birimli bir VAR genellikle daha uygundur.
IRF ve FEVD çıktıları bana ne anlatır?
Etki-tepki fonksiyonu (IRF), bir değişkene gelen bir şokun zaman içinde diğerlerini nasıl hareket ettirdiğini izler ve tahmin hatası varyans ayrıştırması (FEVD), her değişkenin tahmin hatasının ne kadarının her bir şoka atfedilebileceğini rapor eder. Birlikte, panel düzeyindeki tahmin edilen dinamik etkileşimleri özetlerler.
Kaynaklar
- Holtz-Eakin, D., Newey, W. & Rosen, H. S. (1988). Estimating Vector Autoregressions with Panel Data. Econometrica, 56(6), 1371-1395. DOI: 10.2307/1913103 ↗
- Abrigo, M. R. M. & Love, I. (2016). Estimation of Panel Vector Autoregression in Stata. Stata Journal, 16(3), 778-804. DOI: 10.1177/1536867X1601600314 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Panel Vector Autoregression. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/panel-var
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Vektör Otoregresyon (VAR) ModeliEkonometri↔ karşılaştır