Sağlam Dinamik Panel Veri Modeli
Robust Dynamic Panel Data Model · Ayrıca şöyle bilinir: robust dynamic panel, heteroscedasticity-robust dynamic panel, robust GMM dynamic panel, dynamic panel with robust standard errors
Sağlam dinamik panel veri modeli, dinamik panel GMM çerçevesini — gecikmeli bağımlı değişkenlerden ve gözlemlenmeyen değişmezlikten kaynaklanan içselliği ele alan — değişen varyans ve seri korelasyon altında geçerliliğini koruyan sağlam kovaryans tahmini ile birleştirir. Windmeijer sonlu-örnek düzeltmesi, bu ayarda iki adımlı GMM tahmincilerine uygulanan standart sağlam ayarlamadır.
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 sonucu kalıcı olduğunda (gecikmeli bağımlı değişken teorik olarak gerekçelendirildiğinde), bireysel sabit etkiler kaldırılmalı ve sabit olmayan hata varyansı veya hafif seri korelasyon şüphesi için nedenler olduğunda — firma düzeyinde, ülke düzeyinde veya makro panel çalışmalarında yaygın olan koşullar — sağlam bir dinamik panel modeli kullanın. Windmeijer düzeltmeli iki adımlı Fark veya Sistem GMM standart seçimdir. Bu yaklaşımı çok uzun panellerle (büyük T) kullanmayın, çünkü araç çoğalma problemi kötüleşir ve asimptotikler büyük N, küçük T'ye dayanır. T, N'ye göre büyük olduğunda, zaman serisi yöntemlerini veya standart sağlam sabit etkili regresyonu düşünün.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Birinci fark alma veya ortalama fark alma yoluyla gözlemlenmeyen bireysel değişmezliği kontrol eder, ihmal edilen sabit etkileri ortadan kaldırır.
- Kısa panellerde sabit etkili OLS'yi etkileyen gecikmeli sonuçları regresör olarak dahil etmekten kaynaklanan Nickell yanlılığını ele alır.
- Dahili araçlar kullanılarak GMM araç yapısı aracılığıyla endojen regresörleri ele alır.
- Sağlam standart hatalar (Windmeijer düzeltmesi), değişen varyans ve sabit olmayan hata varyansı altında güvenilir çıkarım sağlar.
- İyi kurulmuş tanılama — AR(2) testi, Hansen J-testi — araç geçerliliğinin açık değerlendirmesine izin verir.
- Araç çoğalması: birçok gecikmeyi araç olarak kullanmak Hansen J-testini zayıflatabilir ve modeli aşırı uyabilir; araç sayısı kesitsel birim sayısını (N) aşmamalıdır.
- Küçük T ve büyük N'li paneller için tasarlanmıştır; büyük T ile araç sayısı patlar ve tahminci teorik gerekçesini kaybeder.
- Fark GMM için en az üç zaman periyodu ve Sistem GMM için dört zaman periyodu gerektirir; kısa paneller araç yapımı için çok az yer bırakır.
- Sistem GMM, farkların araçlarının sabit etki ile ilişkisiz olduğu ek varsayımını gerektirir, bu da tüm uygulamalarda geçerli olmayabilir.
SSS
Tek adımlı ve iki adımlı GMM arasındaki fark nedir ve hangisini raporlamalıyım?
Tek adımlı GMM, birim ağırlık matrisi kullanır ve tutarlıdır ancak verimsizdir. İki adımlı GMM, verimliliği artıran optimal bir ağırlık matrisi kullanır, ancak standart hataları sonlu örneklerde ciddi şekilde aşağıya doğru yanlıdır. Her zaman, standart hatalara uygulanan Windmeijer sonlu-örnek düzeltmesi ile iki adımlı tahminleri raporlayın; bu sağlam versiyondur.
Kaç tane araç kullanacağımı nasıl bilirim?
Yaygın bir kural, araç sayısını kesitsel birim sayısına (N) eşit veya daha az tutmaktır. Stata'nın xtabond2'sindeki 'collapse' seçeneğini veya eşdeğerini kullanın, bu da her gecikme-dönem kombinasyonu başına bir araç yerine değişken başına bir araç oluşturur. Hansen J-testi p-değerini kontrol edin: eğer şüpheli bir şekilde 1.0'a yakınsa, çok fazla aracınız var demektir.
AR(1) ve AR(2) testleri neyi kontrol eder?
Arellano-Bond AR(1) testi, farklılaştırılmış artıklardaki birinci dereceden otokorelasyonu kontrol eder — bu beklenir ve bir sorun değildir. AR(2) testi, farklılaştırılmış artıklardaki ikinci dereceden otokorelasyonu kontrol eder, bu da seviyelerdeki hatada birinci dereceden otokorelasyon anlamına gelir ve araç setini geçersiz kılar. AR(2)'nin anlamsız olmasını istersiniz.
Sistem GMM'yi Fark GMM'ye ne zaman tercih etmeliyim?
Fark GMM'deki gecikmeli seviye araçları zayıf olduğunda — tipik olarak bağımlı değişken yüksek derecede kalıcı olduğunda veya bir rastgele yürüyüşe yakın olduğunda — Sistem GMM, gecikmeli farkları kullanan moment koşullarını ekleyerek verimliliği artırır. Ancak, Sistem GMM, sabit etkilerin araçların ilk farkı ile ilişkisiz olduğu ek varsayımını gerektirir.
Sağlam dinamik paneli dengesiz panellerle kullanabilir miyim?
Evet. Hem Fark GMM hem de Sistem GMM dengesiz panelleri barındırır. Eksik gözlemler o birimler için mevcut araçları azaltır, ancak eksikliğin hata sürecine sistematik olarak bağlı olmadığı varsayıldığında tahminci tutarlı kalır.
Kaynaklar
- Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277–297. DOI: 10.2307/2297968 ↗
- Windmeijer, F. (2005). A finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimators. Journal of Econometrics, 126(1), 25–51. DOI: 10.1016/j.jeconom.2004.02.005 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Dynamic Panel Data Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/robust-dynamic-panel-data-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Arellano-Bond GMM TahmincisiEkonometri↔ karşılaştır
- Dinamik Panel Veri ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Sistem GMM (Blundell-Bond Tahmincisi)Ekonometri↔ karşılaştır
- Sağlam Panel Veri AnaliziEkonometri↔ karşılaştır