টাইম-সিরিজ ইকোনোমেট্রিক্স এবং প্যানেল ডেটা ইকোনোমেট্রিকের মধ্যে পার্থক্য কী?

Question

এই প্রশ্নটি খুব নির্বোধ হতে পারে, তবে সময়-সিরিজ এবং প্যানেল ডেটা পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য থাকলে আমি একনোমেট্রিক্স যেভাবে শিখছি তা আমি খুব বিভ্রান্ত।

সময় সিরিজের বিষয়ে, আমি প্যানেল সম্পর্কিত ডেটা সম্পর্কিত কোভারিয়েন্স স্টেশনারি, এআর, এমএ ইত্যাদির মতো বিষয়গুলি coveredেকে রেখেছি, আমি কেবল স্থির প্রতিক্রিয়া বনাম এলোমেলো প্রভাবের (বা আরও সাধারণভাবে, শ্রেণিবদ্ধ মডেল) আকারে আলোচনা দেখতে পেয়েছি, পার্থক্য- ইন-পার্থক্য ইত্যাদি

এই বিষয়গুলি কিছু উপায়ে সম্পর্কিত? যেহেতু প্যানেলের ডেটাগুলিরও একটি সময় মাত্রা থাকে তাই কেন এআর, এমএ ইত্যাদি নিয়ে আলোচনা হয় না?

যদি উত্তরটি হয় যে প্যানেল পদ্ধতিতে আমার পড়াশোনা কেবল অপর্যাপ্ত, আপনি কি এমন কোনও বইয়ের দিকে নির্দেশ করতে পারেন যা কেবল এফই / আরই, পার্থক্য-পার্থক্যের চেয়ে বেশি নয়?

Answer 1

কমপক্ষে সামাজিক বিজ্ঞানে আপনার প্রায়শই প্যানেল ডেটা থাকে যাতে বড় এন এবং ছোট টি অ্যাসিপটোটিক থাকে, অর্থাত্ অনেক সত্তা তবে প্রতিটিই আপনি অপেক্ষাকৃত স্বল্প সময়ের জন্য পালন করেন। এ কারণেই প্যানেল ডেটার সাথে প্রয়োগের কাজটি প্রায়শই কিছুটা উপাত্তের টাইম সিরিজের উপাদানগুলির সাথে সম্পর্কিত হয়।

তবুও প্যানেল ডেটা চিকিত্সার ক্ষেত্রে সময়-সিরিজের উপাদানগুলি এখনও গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, স্বতঃসংশোধনের ডিগ্রি স্থির প্রভাবগুলি বা প্রথম পার্থক্যগুলি আরও দক্ষ কিনা তা নির্ধারণ করে। পার্থক্যের পার্থক্যের মধ্যে স্বতঃসংশোধনের জন্য অ্যাকাউন্টে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলির যথাযথ চিকিত্সা সঠিক অনুমানের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ( বার্ট্র্যান্ড এট আল দেখুন , 2004 দেখুন )। ছোট এন এর জন্য অনুমানকারী ব্যবহার করে গতিশীল প্যানেলগুলি, বৃহত টি অ্যাসিপটোটিকগুলিও পাওয়া যায়, আপনি প্রায়শই ম্যাক্রো অর্থনীতিতে এই জাতীয় ডেটা খুঁজে পান। সেখানে আপনি প্যানেল অ-স্টেশনারিটির মতো পরিচিত সময়-সিরিজের ইস্যুগুলিতে দৌড়াতে পারেন।

এই বিষয়গুলির একটি দুর্দান্ত চিকিত্সা ওল্ড্রিজ (2010) "ক্রস বিভাগ এবং প্যানেল ডেটার একনোমেট্রিক বিশ্লেষণ" সরবরাহ করা হয়েছে।

Comments

বড় এন এবং ছোট টি এর সাথে প্যানেলের ডেটা নিয়ে আসে ওল্ড্রিজ একটি দুর্দান্ত রেফারেন্স He তবে তিনি বৃহত টি দিয়ে প্যানেলগুলি নিয়ে আলোচনা করেন না তাই ইউনিট শিকড় এবং প্যানেল সমন্বয় সংক্রান্ত বিষয়গুলি নিয়ে আলোচনা হয় না। তদুপরি, যদি আমি সঠিকভাবে মনে করি তবে তিনি স্বাধীনতা অনুমানের মোকাবেলা এবং পরীক্ষার পদ্ধতিগুলি নিয়ে আলোচনা করেন না যা দেশ পর্যায়ের ডেটা নিয়ে কাজ করার ক্ষেত্রে ন্যায়সঙ্গত হওয়া শক্ত।

— প্লিসকেইন

Answer 2

প্যানেল ডেটার দ্বিতীয় মাত্রার সময় হওয়া দরকার না। আমরা জরিপ বা ভাইবোনদের ডেটা বা টি জরিপের প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য এন ব্যক্তিদের ডেটা পেতে পারি। অনুদৈর্ঘ্য তথ্য, যেখানে টি দ্বিতীয় মাত্রা, তাত্ক্ষণিকভাবে প্যানেল ডেটাগুলির মধ্যে সবচেয়ে সাধারণ ধরণের এবং এটি কার্যত সমার্থক হয়ে উঠেছে।

মাইক্রো বা শর্ট প্যানেলগুলিতে (বৃহত্তর এন, ছোট টি) সাধারণত অ্যাসিপটোটিক থাকে যা এনকে অনন্ততায় প্রেরণ করে, টি স্থির করে। ম্যাক্রো বা লম্বা প্যানেলে মাঝারি এন এবং বৃহত টি থাকে এবং অ্যাসিপটিকগুলি এন নির্দিষ্ট করে ধরে রাখে এবং টি বাড়ায় বা মাইক্রো প্যানেলের সাহায্যে ক্রস-ইউনিট নির্ভরতা সাধারণত সমস্যা হয় না কারণ ইউনিটগুলি এলোমেলোভাবে নমুনাযুক্ত হয়, তবে ম্যাক্রো প্যানেলগুলির সাহায্যে এটি সত্যিকারের উদ্বেগ হতে পারে (উদাহরণস্বরূপ দেশ বা রাজ্যগুলির মধ্যে স্থানিক নির্ভরতা)। ম্যাক্রো প্যানেলগুলির সাথে, আপনাকে ইউনিট শিকড়, কাঠামোগত বিরতি এবং সমন্বয় সম্পর্কেও চিন্তিত হতে হবে, এগুলি সমস্তই টাইম সিরিজের পরিচিত। আপনার মাঝে মাঝে নির্বাচনমূলক সমস্যাগুলি সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হতে হবে (যেমন আবেগ, স্ব-নির্বাচন এবং অ-প্রতিক্রিয়া)। যখন টি যথেষ্ট দীর্ঘ হয়, এমনকি দেশগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়।

আমি প্যানেল ডেটা বাল্টাগির একনোমেট্রিক বিশ্লেষণ , বিশেষত অধ্যায় 8, 12 এবং 13 অধ্যায় একবার দেখে নেব It এটি সংক্ষেপে সংক্ষিপ্ত প্যানেলগুলিও কভার করে। পূর্ববর্তী সংস্করণেও অনুশীলনের সমাধানগুলির সহযোদ্ধার পরিমাণ খুব ভাল ছিল।

Answer 3

এটি মূলত জোর দেওয়ার প্রশ্ন, যেহেতু উভয় ডেটাই ক্রস বিভাগীয় এবং সময় সিরিজের উপাদানগুলি নিয়ে গঠিত।

প্যানেল ডেটাতে বৃহত্তর এন এবং আরও ছোট টি হওয়ার সম্ভাবনা বেশি is

স্বতন্ত্র উপাদানগুলির (যেমন সময়ের সাথে সাথে স্টোরগুলি, সময়ের সাথে সাথে গ্রাহক) এবং আরও সেই সমস্ত পৃথক উপাদানগুলিকে ভাগ করার আরও সম্ভাবনা রয়েছে (যেমন উচ্চ আয়ের গ্রাহকরা, গ্রাহকরা মধ্য থেকে উচ্চ আয়ের দিকে চলে গেছে)।

পৃথক উপাদানগুলির বেঁচে থাকার / প্রতিস্থাপনের সমস্যা রয়েছে (উপাদানগুলি কোনও কারণে অধ্যয়ন ছেড়ে দেয় এবং অবশ্যই প্রতিস্থাপন করা উচিত)। ইকোনোমেট্রিক ডেটার সাহায্যে আপনি আরও একত্রিত স্তরে কাজ করার সম্ভাবনা বেশি এবং এই সমস্যাগুলি মোকাবিলা করার জন্য প্রায়শই কারওর সমস্যা হয় (যেমন বিএলএস-এ সূক্ষ্ম ভাবেন)।

Autocorrelation সমস্যাগুলি দেখা না, কিন্তু প্রায়ই অতীত ইতিহাস যেমন বদলে একটি autocorrelation কোনটাই যেমন ক্রয় চকলেট তুষারপাত চিনি বোমার আপনার অতীত ইতিহাস অনুকরণে হয় http://www.gocomics.com/calvinandhobbes/1986/03/22 ভবিষ্যদ্বাণী জানায় ভবিষ্যতে ক্রয় আচরণ।

Answer 4

উপরে উল্লিখিত হিসাবে প্যানেল ডেটা প্রায়শই বড় এন এবং ছোট টি এর সমন্বিত স্তরের পরিবর্তে স্বতন্ত্র স্তরে ব্যবহার করা হয় panel প্যানেল ডেটা ব্যবহার করার অনেকগুলি কার্যকারিতা রয়েছে যেহেতু আমরা পৃথক বৈজাতীয়তা অপসারণ করতে পারি এবং প্রায়শই দুটি উল্লেখ করার সময় পরীক্ষার সময় উচ্চতর শক্তি পেতে পারি । এই নতুন সময়ের মাত্রা ক্রস-বিভাগীয় তথ্যগুলির সাথে তুলনা করে কিছু নতুন পদ্ধতি, অনুমান এবং সমস্যাগুলি প্রবর্তন করে (এগুলি অধ্যয়ন করার জন্য আমি আপনাকে ওল্ড্রিজের বইয়ের দিকে উল্লেখ করব)।

যদিও অর্থনীতির মধ্যে ছোট এন এবং বৃহত টি এর সাথে দেশ পর্যায়ের প্যানেল ডেটা ব্যবহার করা খুব সাধারণ বিষয় large এটি বড় এন, ছোট টি প্যানেল ডেটার সাথে লেনদেন করার সময় সম্মুখীন না হওয়া পুরো জটিলতার পরিচয় দেয়। উদাহরণস্বরূপ আমরা আমাদের প্যানেলে ইউনিট শিকড় থাকতে পারি এবং এই নির্দিষ্ট সমস্যাটি মোকাবেলা করার জন্য নির্দিষ্ট প্যানেল ইউনিট রুট পরীক্ষাও রয়েছে। লক্ষ্য করুন যে এগুলিতে পৃথক সিরিজের ইউনিট রুট পরীক্ষার চেয়ে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে উচ্চ শক্তি রয়েছে। আমরা এই প্যানেলে সমস্ত ধরণের অ-স্থিতিস্থাপকতা পেতে পারি। তদ্ব্যতীত, ছোট এন এবং বড় টি এর সাথে প্যানেলের ডেটাগুলি লেনদেন করার সময় আমাদেরও সমন্বয় হতে পারে। বৃহত টি এবং ছোট এন প্যানেলের ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় আর একটি বড় সমস্যা হ'ল এই ডেটা প্রায়শই দেশ পর্যায়ের অর্থনৈতিক পরিবর্তনশীলগুলির জন্য এবং এই ক্ষেত্রে স্বাধীনতা অনুমানটি প্রায়শই লঙ্ঘিত হয় এবং এটির জন্য পরীক্ষা করা উচিত।

সুতরাং বৃহত্তর এন এবং ছোট টি এর সাথে প্যানেল ডেটা ক্রস বিভাগীয় তথ্যের তুলনায় একটি সময় সিরিজের মাত্রা প্রবর্তন করে এবং ক্রস বিভাগীয় বিশ্লেষণের অনুরূপ যখন বড় টি এবং ছোট এন দিয়ে প্যানেলগুলি সময় সিরিজের পদ্ধতির তুলনায় ক্রস বিভাগীয় মাত্রা প্রবর্তন করে এবং যা সমান সময় সিরিজ বিশ্লেষণ।

বড় এন এবং ছোট টি সহ প্যানেল ডেটা সম্পর্কিত একটি দুর্দান্ত বই হ'ল ওলড্রিজের "ক্রোনার বিভাগ এবং প্যানেল ডেটার একনোমেট্রিক বিশ্লেষণ"। এই বইটি বেশ ঘন এবং প্রতিটি পৃষ্ঠায় প্রচুর তথ্য প্যাক করে যাতে আপনি ইকোনোমেট্রিক্সে একটি সূচনা বই দিয়ে শুরু করতে এবং সেখানে প্যানেল ডেটার বিভাগটি প্রথমে পড়তে চাইতে পারেন।

আমি বড় টি এবং ছোট এন সহ প্যানেলগুলির জন্য একটি নির্দিষ্ট বই জানি না তবে এখানে একটি ভলিউম রয়েছে: "ননস্টেশনারি প্যানেল, প্যানেল সমন্বয় এবং ডায়নামিক প্যানেল", বাল্টাগি, এড ed

Answer 5

আমি উপরোক্ত উত্তরগুলিকে এমন একটি রেফারেন্স সহ পরিপূর্ণ করতে চাই যেখানে আপনি অনুরোধ হিসাবে প্যানেল ডেটা মডেলগুলিতে সময় নির্ভরতা সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন: ভার্বেক, মার্নো। আধুনিক ইকোনোমেট্রিক্সের একটি গাইড , উইলি। প্যানেল ডেটা মডেলগুলির এই বইয়ের একটি অধ্যায় রয়েছে যা একটি ভাল ভূমিকা হিসাবে কাজ করতে পারে।

প্যানেল ডেটাতে সময় নির্ভরতা সম্পর্কিত সমসাময়িক গবেষণার উদাহরণ হিসাবে আপনি পড়তে পারেন:

ফ্রেডরিক এনজি অ্যান্ডারসন: এক্সচেঞ্জ হারের গতিবিদ্যা পুনর্বিবেচিত: ভগ্নাংশের সংহতকরণের আদেশের একটি প্যানেল ডেটা পরীক্ষা test এম্পির একন (2014) 47: 389-409।