Modèle de panneaux


By in 未分類 on 2019年2月14日

Les options de structure d`erreur prises en charge par la procédure PANEL sont FIXONE, FIXONETIME, FIXTWO, RANONE, RANTWO, PARKS, DASILVA, GMM et ITGMM (itérated GMM). Voir la section Détails: procédure PANEL pour plus d`informations sur ces méthodes et les structures d`erreur qu`elles supposent. Les instructions suivantes correspondent à un modèle d`effets aléatoires à sens unique Fuller-battant. L`analyse des groupes de fonctions (données) est une méthode statistique, largement utilisée en sciences sociales, en épidémiologie et en économétrie pour analyser les données à deux dimensions (typiquement transversales et longitudinales) du panel. [1] les données sont généralement collectées au fil du temps et sur les mêmes individus, puis une régression est exécutée sur ces deux dimensions. L`analyse multidimensionnelle est une méthode économétrique dans laquelle les données sont collectées sur plus de deux dimensions (en général, le temps, les individus et une certaine troisième dimension). [2] un modèle de régression de données de panneau commun ressemble à y i t = a + b x i t + ε i t {displaystyle y_ {IT} = a + bx_ {IT} + varepsilon _ {IT}}, où y est la variable dépendante, x est la variable indépendante, A et b sont des coefficients, i et t sont des indices pour les individus et le temps. L`erreur ε i t {displaystyle varepsilon _ {it}} est très importante dans cette analyse. Les hypothèses sur le terme d`erreur déterminent si nous parlons d`effets fixes ou d`effets aléatoires. Dans un modèle à effets fixes, ε i t {displaystyle varepsilon _ {it}} est supposé varier non stochastiquement sur i {displaystyle i} ou t {displaystyle t}, ce qui rend le modèle d`effets fixes analogue à un modèle de variable factice dans une dimension.

Dans un modèle d`effets aléatoires, ε i t {displaystyle varepsilon _ {it}} est supposé varier stochastiquement sur i {displaystyle i} ou t {displaystyle t} nécessitant un traitement spécial de la matrice de variance d`erreur. [3] les résultats sont interprétés de la manière habituelle, cependant vous auriez besoin de décider si vous vouliez utiliser des effets fixes ou aléatoires dans ce modèle. Vous pouvez spécifier plusieurs options de structure d`erreur dans l`instruction MODEL; l`analyse est répétée à l`aide de chaque méthode spécifiée. Vous pouvez utiliser n`importe quel nombre d`instructions MODEL pour estimer différents modèles de régression ou estimer le même modèle à l`aide de différentes options. Pour plus d`informations, consultez exemple 20,1. Dans les statistiques et l`économétrie, les données de panel ou les données longitudinales [1] [2] sont des données multidimensionnelles impliquant des mesures au fil du temps.