Кіріспе
Статистикалық әдіс Панельдік (деректер) талдау - екі өлшемді (әдетте көлденең қима және бойлық) панелдік деректерді талдау үшін әлеуметтік ғылымдар, эпидемиология және эконометрияда кеңінен қолданылатын статистикалық әдіс. Деректер әдетте уақыт өте келе және бірдей адамдардан жиналады, содан кейін осы екі өлшем бойынша регрессия жүргізіледі. Көп өлшемді талдау - бұл эконометриялық әдіс, онда деректер екі өлшемнен артық жиналады (әдетте, уақыт, адамдар және кейбір үшінші өлшем). Жалпы панельдік деректердің регрессиялық моделі , мұнда тәуелді айнымалы, тәуелсіз айнымалы, коэффициенттер, жеке адамдар мен уақыт үшін индекстер. Бұл талдаудағы қате өте маңызды. Қателік термині туралы болжамдар біз тұрақты әсерлер немесе кездейсоқ әсерлер туралы сөйлесеміз бе, анықтайды. Белгілі әсерлер моделінде бір өлшемдегі қалталық айнымалы модельге ұқсас белгілер моделін не одан артық емес стохастикалық өзгеріп отырады деп есептеледі. Кездейсоқ әсерлер моделінде қателік дисперсия матрицасының арнайы өңдеуін талап ететін немесе стохастикалық өзгеріп отырады деп есептеледі. Панельдік деректерді талдау үш тәуелсіз тәсілге ие: тәуелсіз жиналған панелдер; кездейсоқ әсерлер модельдері; тұрақты әсерлер модельдері немесе бірінші дифференциацияланған модельдер. Бұл әдістердің таңдау талдаудың мақсатына және түсіндірме айнымалылардың экзогенділігіне қатысты мәселелерге байланысты.
Panel (data) analysis is a statistical method, widely used in social science, epidemiology, and econometrics to analyze two dimensional (typically cross sectional and longitudinal) panel data. The data are usually collected over time and over the same individuals and then a regression is run over these two dimensions. Multidimensional analysis is an econometric method in which data are collected over more than two dimensions (typically, time, individuals, and some third dimension). A common panel data regression model looks like , where is the dependent variable, is the independent variable, and are coefficients, and are indices for individuals and time. The error is very important in this analysis. Assumptions about the error term determine whether we speak of fixed effects or random effects. In a fixed effects model, is assumed to vary non stochastically over or making the fixed effects model analogous to a dummy variable model in one dimension. In a random effects model, is assumed to vary stochastically over or requiring special treatment of the error variance matrix. Panel data analysis has three more or less independent approaches:
independently pooled panels;
random effects models;
fixed effects models or first differenced models. The selection between these methods depends upon the objective of the analysis, and the problems concerning the exogeneity of the explanatory variables.
Динамикалық панель үлгілері
Стандартты панельдік деректер моделінен айырмашылығы, динамикалық панельдік модельде регрессор ретінде тәуелді айнымалының артта қалған мәндері де бар. Мысалы, тәуелді айнымалының бір кідірісін қосу: Бұл жағдайда тұрақты әсер мен кездейсоқ әсер моделдерінің болжамдары бұзылады. Оның орнына практиктер Arellano Bond бағалаушысы сияқты әдісті қолданады.
The assumptions of the fixed effect and random effect models are violated in this setting. Instead, practitioners use a technique like the Arellano–Bond estimator.