Dynamic panel data moving average

Este livro apresenta uma revisão moderna de alguns dos principais tópicos em econometria de dados de painel. Trata-se de modelos estáticos e dinâmicos lineares e destina-se a um leitor de estudantes de pós-graduação e pesquisadores aplicados. Partes do livro podem ser usadas em um curso de pós-graduação em econometria de dados de painel e como fonte de referência para praticantes. Muitas aplicações são discutidas em detalhes. Algumas das questões metodológicas são explicadas através de aplicações, que estão intimamente interligadas com o resto do texto e devem ser consideradas parte integrante do discurso. O livro tem duas preocupações principais. Uma é a análise de modelos com variáveis ​​explicativas não-exógenas. Isso inclui variáveis ​​estritamente exógenas que estão correlacionadas com efeitos individuais não observados, variáveis ​​sujeitas a erro de medição e variáveis ​​predeterminadas ou endógenas em relação a erros que variam no tempo. A outra preocupação é a modelagem dinâmica e, mais especificamente, o problema de distinguir empiricamente entre respostas dinâmicas e heterogeneidade não observada na análise de dados de painel. Componentes de erro, estruturas de covariância, modelos autoregressivos, modelos com variáveis ​​predeterminadas gerais e instrumentos ótimos são sistematicamente cobertos. Na maior parte, o livro adota um método de momentos generalizados (GMM), e faz uso freqüente de argumentos variáveis ​​instrumentais, embora abordagens de probabilidade também sejam apresentadas quando disponíveis. Muitos tópicos são discutidos a partir de perspectivas de painel curtas e longas, mas há uma ênfase na econometria dos micro painéis, que se reflete tanto na organização do material quanto na escolha dos temas. As partes centrais do livro fornecem uma síntese e uma perspectiva unificada de uma vasta literatura sobre dados de painel dinâmico que teve um impacto significativo na prática econométrica. Palavras-chave: modelos autorregressivos, estruturas de covariância, componentes de erro, método de momentos generalizados, efeitos individuais, erro de medição, instrumentos ótimos, dados de painel, variáveis ​​predeterminadas, heterogeneidade não observada. 2 Heterogeneidade não observada O Capítulo 2 começa por introduzir o problema da heterogeneidade não observada na análise de regressão e como a disponibilidade de dados de painel ajuda a resolvê-lo. Os efeitos correlacionados são motivados como uma instância de regressores endógenos e comparados com outras abordagens de endogeneidade na econometria. A estimativa de efeitos dentro do grupo ou fixo é discutida e motivada de perspectivas de painel curtas e longas nos mínimos quadrados e contextos de probabilidade. As implicações da heterocedasticidade e correlação serial para inferência válida e estimativa ótima são consideradas, bem como extensões a modelos não-lineares com efeitos aditivos, incluindo erros padrão robustos T pequenos e longos e métodos de distância mínima. Palavras-chave: regressores endógenos, efeitos fixos, heterocedasticidade, distância mínima, estimativa ótima, erros padrão robustos, correlação serial, viés de heterogeneidade não observado, estimativa dentro do grupo. 3 Componentes de erro Este capítulo é dedicado aos modelos de componentes de erro. Estes são inicialmente motivados pelo interesse em distinguir componentes permanentes de componentes transitórios em áreas como a análise da desigualdade salarial e da mobilidade. Em seguida, eles são considerados como um caso especial do modelo de heterogeneidade não observado em que os efeitos não estão correlacionados com os regressores. Testes dessas restrições e extensões em modelos com um subconjunto de regressores não correlacionados são discutidos. Finalmente, estima-se a estimativa não paramétrica das distribuições dos componentes de erro. Palavras-chave: modelos de componentes de erro, modelos com informações em níveis, estimativa não paramétrica, testes de efeitos não correlacionados, desigualdade salarial e mobilidade. O último capítulo da Parte I trata do erro nas variáveis ​​nos dados do painel. O tema central aqui é que as regressões em níveis e desvios podem não só diferir devido à heterogeneidade não observada, mas também como resultado da ampliação do viés de erro de medida nos regressores em mudanças. As condições em que os dados do painel fornecem variáveis ​​instrumentais internas são discutidas e uma ilustração de demanda de dinheiro firme forneceu. Palavras-chave: erro em variáveis, variáveis ​​instrumentais internas, demanda de dinheiro da empresa, viés de erro de medição, regressões em níveis e desvios. II Modelos de séries temporais com componentes de erro 5 Estruturas de covariância para componentes de erro dinâmico Parte II trata de modelos de séries temporais com componentes de erro. O capítulo 5 abre-se com uma discussão informal do problema de distinguir entre heterogeneidade não observada e dinâmica individual em painéis curtos. Em seguida, são consideradas estratégias de modelagem de efeitos de tempo, modelos de média móvel e inferência de estruturas de covariância. Em seguida, uma ilustração é fornecida considerando testes da hipótese de renda permanente a partir de dados do painel doméstico. Palavras-chave: estruturas de covariância, modelos de média móvel, hipótese de renda permanente, efeitos de tempo, séries temporais com componentes de erro. 6 Modelos Autoregressivos com Efeitos Individuais O Capítulo 6 considera a especificação e estimativa de modelos autoregressivos com interceptações heterogêneas. Os vieses dentro do grupo em painéis curtos são discutidos. É considerada uma estimativa consistente de GM e perspectivas de probabilidade. A discussão esclarece o impacto de premissas sobre condições iniciais e heterocedasticidade na estimativa. É dada especial atenção às raízes das unidades e à estimativa sob a estacionança média. O capítulo conclui com um tutorial detalhado sobre a estimativa e teste de modelos VAR usando dados de painel de nível de empresa. Palavras-chave: modelos autoregressivos, dados de painel de nível de empresa, condições iniciais, estacionaridade média, heterocedasticidade de séries temporais, raízes unitárias, modelos VAR, tendências dentro do grupo. 7 Modelos com variáveis ​​dependentes estritamente exógenas e retardadas O assunto da Parte III é a dinâmica e a predeterminação. O capítulo 7 trata de modelos com variáveis ​​dependentes estritamente exógenas e atrasadas que permitem autocorrelação de forma desconhecida. Em contraste com os modelos autorregressivos da Parte II, aqui as variáveis ​​dependentes atrasadas aparecem em um papel estrutural. Seus efeitos são identificados independentemente da forma de correlação em série graças à disponibilidade de regressores estritamente exógenos. A estimativa é discutida a partir de perspectivas de painel curto e longo em GMM e contextos de verossimilhança. Um modelo de dependência de cigarro é usado como ilustração. Palavras-chave: autocorrelação de forma desconhecida, dependência de cigarro, variáveis ​​dependentes atrasadas, painéis curtos e longos, regressores estritamente exógenos. O Capítulo 8 trata de modelos em que os erros são independentes dos valores atuais e atrasados ​​de certas variáveis ​​de condicionamento, mas não com seus valores futuros. O ajuste parcial, as equações de Euler e o crescimento do país são discutidos como exemplos. Abordagens alternativas para estimativas de pequenas e grandes perspectivas de T são consideradas. É dada especial atenção aos estimadores que utilizam informações sobre os níveis das variáveis. Também são considerados tópicos como a irrelevância da filtragem e instrumentos ótimos com condições de momento seqüencial. Palavras-chave: crescimento de cross-country, equações de Euler, informações sobre os níveis das variáveis, irrelevância de filtragem, ajuste parcial, instrumentos ótimos, variáveis ​​predeterminadas, condições de momento seqüencial. Um método generalizado de estimativa de momentos A parte IV contém dois capítulos adicionais que analisam os principais resultados na teoria do método generalizado de estimativa de momentos e variáveis ​​instrumentais ótimas. O objetivo desses capítulos é tornar o livro razoavelmente autônomo. O primeiro começa pela introdução de métodos de estimativa de momentos, seguidos por uma formulação geral de estimativa e teste GMM, utilizando exemplos de 2SLS e 3SLS. O capítulo trata da consistência, da normalidade assintótica, da estimativa da variância assintótica, da matriz de peso ideal e dos testes de Sargan sobre as restrições de sobreidentificação. Palavras-chave: estimativa de variância assintótica, método generalizado de momentos, problemas de estimativa de momentos, restrições de identificação excessiva, testes de Sargan. B Instrumentos ótimos em modelos condicionais Este capítulo considera modelos definidos por restrições de momento condicional. O foco da discussão é encontrar os melhores instrumentos para cada modelo de modelo considerado. O problema é resolvido pela primeira vez para o modelo de regressão linear, que é o contexto mais familiar e, em seguida, o mesmo procedimento é usado para modelos cada vez mais complexos. Palavras-chave: restrições de momento condicional, modelos condicionais, regressão linear, instrumentos ótimos. Referências dos modelos de dados do painel espacial Allers MA, Elhorst JP (2005) Imitação imobiliária e concorrência entre os governos na Holanda. Int Tax Publ Fin 12 (4): 493513 CrossRef Anselin L (1988) Econometria espacial: métodos e modelos. Kluwer, Dordrecht Anselin L, Bera AK (1998) Dependência espacial em modelos de regressão linear com uma introdução à econometria espacial. Em Ullah A, Giles DEA (eds) Manual de estatísticas econômicas aplicadas. Marcel Dekker, Nova Iorque, pp. 237289 Anselin L, Hudak S (1992) Econometria espacial na prática: uma revisão das opções de software. 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