Yapısal Kırılma Rassal Etki Modeli
Random Effects Panel Model with Structural Breaks · Ayrıca şöyle bilinir: RE model with structural breaks, break-adjusted random effects, random effects break model, panel RE with regime shifts
Yapısal kırılma rassal etki modeli, zaman içinde eğim katsayılarının veya hata varyanslarının kaydığı bir veya daha fazla kırılma noktasına izin vererek standart panel rassal etki (RE) tahminini genişletir. Yapısal değişim tespiti (örn. Bai-Perron) ile YGL (Genelleştirilmiş En Küçük Kareler) tabanlı rassal etki tahmincisini birleştirerek, bireysel düzeydeki değişimin havuzlanmasının verimlilik kazançlarını korurken, rejime özgü parametre tahminleri 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 veri setinizin, finansal bir kriz, büyük bir politika reformu veya bir arz şoku gibi, muhtemelen bir veya daha fazla yapısal kayma içeren bir dönemi kapsadığı ve Hausman testinin her rejim içinde rassal etki varsayımını reddetmediği durumlarda bu modeli kullanın. Özellikle panelin çok sayıda kesitsel birime ve orta düzeyde bir zaman boyutuna sahip olduğu, tam sabit etki tahmininin maliyetli olduğu durumlarda değerlidir. Rassal etki varsayımının tutarlı bir şekilde reddedildiği durumlarda (yapısal kırılma sabit etkilerini kullanın), panel çok kısa olduğunda (kırılma başına segment başına yaklaşık 10 gözlemden az) veya kırılma tarihlerinin ampirik olarak belirlenmediği ancak yalnızca varsayıldığı durumlarda kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Havuzlanmış tahminleri göz ardı edildiğinde yanıltıcı olacak gerçek parametre istikrarsızlığını yakalar.
- Her rejim içinde YGL tabanlı rassal etki havuzlamasının verimlilik avantajını korur.
- Dengeli ve dengesiz panellere, kırılma noktaları boyunca dengeli bir yapı gerektirmeden uygulanabilir.
- Rejim-özgü katsayılar, yapısal bir olaydan sonra ilişkilerin nasıl değiştiğinin ekonomik olarak anlamlı yorumlanmasına olanak tanır.
- Her rejim içinde uygulanan standart tahmin sonrası tanı testleri (Hausman testi, değişen varyans kontrolleri) ile uyumludur.
- Kırılma tarihi tahmini belirsizdir; kırılma noktalarını belirlemedeki küçük hatalar rejim-özgü tahminleri bozar.
- Kırılmalar arasındaki kısa segmentler, serbestlik derecelerini azaltır ve rejim-özgü eğimler için standart hataları şişirir.
- Rassal etki varsayımı her rejim içinde geçerli olmalıdır; bir şoktan sonra içselleşme ortaya çıkarsa, tüm çerçeve tehlikeye girer.
- Çoklu kırılma tespit prosedürleri, kısa panellerde önemsiz olmayan boyut bozulmalarına sahiptir, bu da kırılmaların aşırı veya eksik tespitine yol açar.
- Kırılma zamanlamasında kesitsel heterojenliği doğal olarak barındırmaz - her birimin aynı tarihte kırıldığı varsayılır.
SSS
Yapısal kırılma sayısını nasıl seçerim?
Sıralı Bai-Perron prosedürünü kullanın: 0 kırılma vs. 1, ardından 1 vs. 2 testini yapın ve test artık anlamlı olmadığında durun. BIC veya LWZ bilgi kriterleri de kırılma sayısını seçebilir. Her rejimin yeterli gözleme sahip olmasını sağlamak için her zaman minimum segment uzunluğu (genellikle örneğin %15'i) dayatın.
Hausman testi bir rejimde rassal etkileri reddederken diğerlerinde reddetmezse ne olur?
Hausman testinin reddettiği rejim(ler) için yapısal kırılma sabit etki tahmincisini kullanın ve diğerleri için rassal etkileri koruyun. Alternatif olarak, sorunlu rejimdeki birim etkileri ve regresörler arasındaki korelasyonu kısmen gidermek için korelasyonlu rassal etki yaklaşımını (Mundlak cihazı) kullanın.
Kırılma tarihleri kesitsel birimler arasında farklılık gösterdiğinde bu modeli kullanabilir miyim?
Standart model, tüm birimler için ortak bir kırılma tarihi varsayar. Kırılma zamanlaması birimler arasında heterojen ise, birim-özgü veya grup-özgü kırılma testlerine ihtiyacınız olacaktır, bu da tahmini önemli ölçüde karmaşıklaştırır. Bu durumda, bunun yerine bir eşik panel modeli veya gizli sınıf yaklaşımı düşünün.
Bu, yapısal kırılmalı bir panel ARDL sınır testi ile nasıl farklılık gösterir?
Yapısal kırılmalı panel ARDL, uzun vadeli eşbütünleşme ilişkilerine odaklanır ve eşbütünleşmiş sistemlerdeki seviye kaymalarını test ederken, yapısal kırılma RE modeli, durağan veya eşbütünleşmeyen verilere uygulanabilen ve her rejimdeki eğim değişikliklerine odaklanan genel bir regresyon çerçevesidir.
Örnek içi kırılma tespiti, kırılma sonrası çıkarımı geçersiz kılar mı?
Evet, bir ön-test sorunu vardır: kırılmaları tespit etmek ve ardından tahmin etmek için aynı veriyi kullanmak, standart hatalarda sonlu örneklem yanlılığına neden olur. Elliott ve Mueller (2007) ve ilgili literatür düzeltmeler sağlar; pratikte araştırmacılar, bunu kısmen azaltmak için genellikle harici bilgileri (bilinen politika tarihleri) kullanırlar.
Kaynaklar
- Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47–78. DOI: 10.2307/2998540 ↗
- Baltagi, B. H. (2008). Econometric Analysis of Panel Data (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-0470518861
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Random Effects Panel Model with Structural Breaks. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/structural-break-random-effects-model
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Panel Hausman TestiEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Rastgele Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Yapısal Kırılmalı Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Yapısal Kırılma Panel Veri AnaliziEkonometri↔ karşılaştır
- Zivot-Andrews Yapısal Kırılma TestiEkonometri↔ karşılaştır