Modèle des données de panel

Une étude qui utilise des données de panel s`appelle une étude longitudinale ou une étude de panel. Dans les données de panel, la même unité transversale (industrie, entreprise et pays) est étudiée au fil du temps, de sorte que nous avons des données qui sont regroupées sur l`espace aussi bien que le temps. 1. les données du groupe spécial peuvent prendre explicitement en compte l`hétérogénéité individuelle («individu» signifie ici lié à la microunit) dans les statistiques et l`économétrie, les données de panel ou les données longitudinales [1] [2] sont des données multidimensionnelles impliquant des mesures dans le temps . Les données du panel contiennent des observations de multiples phénomènes obtenus sur plusieurs périodes de temps pour les mêmes entreprises ou individus. Si μ i {displaystyle mu _ {i}} n`est pas observé et est corrélé avec au moins une des variables indépendantes, il provoquera un biais de variable omis dans une régression OLS standard. Toutefois, les méthodes de données de panneau, telles que l`estimateur d`effets fixes ou alternativement, l`estimateur de la première différence peut être utilisé pour contrôler pour elle. Pour remédier à l`autocorrélation, nous pouvons utiliser les méthodes habituelles, telles que le modèle de correction d`erreur. 5. les données du panel permettent l`étude de modèles comportementaux plus complexes – par exemple les effets du changement technologique ou des cycles économiques. L`estimation ci-dessus suggère qu`une meilleure façon de modéliser les données serait de permettre à chaque groupe (entreprise) d`avoir sa propre interception: récemment, j`avais participé à Fintech hackathon et nous en tant qu`équipe de 6 aspirants de science des données, où donné 4 énoncés problème.

Parmi ces déclarations de problèmes, nous en tant qu`équipe avons décidé de travailler sur le problème des prévisions commerciales. Tout en travaillant sur celui-ci de notre membre de l`équipe qui a des connaissances énormes sur le domaine des finances et aussi un professeur de statistiques est tombé sur le travail sur une approche de modélisation nommé Panel régression. 4. il est préférable de détecter et de mesurer les effets qui ne peuvent pas être observés dans les données de la section transversale ou de la série temporelle. 3. les données du Panel sont mieux adaptées que les données transversales pour étudier la dynamique du changement. Par exemple, il est bien adapté à la compréhension transitioncomportement-par exemple faillite de l`entreprise ou de la fusion. 6. les données du groupe spécial peuvent minimiser les effets du biais d`agrégation, de regrouper les entreprises en grands groupes. Une matrice d`observations de données de panel équilibrées sur les observations transversales variables y, N, les observations de séries chronologiques T. Les données du Panel sont une méthode pour estimer les données qui sont à la fois des séries chronologiques et des modèles dynamiques transversaux sont également souvent utilisés, ce qui implique essentiellement l`ajout d`une variable dépendante retardée. Ce sont des modèles qui combinent des données de section transversale et de série temporelle.

Mais ces effets non observables peuvent être stochastiques (c.-à-d. aléatoire). Le modèle d`effets aléatoires tente de faire face à ceci: • ici il y a un composant de section transversale aux données de panneau, il y aura toujours un potentiel pour l`hétérokédasticité.