ECONOMETRIA. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Transcrição

1 ECONOMETRIA Prof. Parca Mara Borolon. Sc.

2 Modelos de ados em Panel Fone: GUJARATI;. N. Economera Básca: 4ª Edção. Ro de Janero. Elsever- Campus 006

3 efnções Geras Nos dados em panel a mesma undade de core ransversal [...] é acompanhada ao longo do empo. Em sínese os dados em panel êm uma dmensão espacal e oura emporal. ¹ A análse de dados em panel elabora um mx dessas duas abordagens [...] uma vez que surgu da necessdade de pesqusadores rabalharem com bancos de dados que apresenassem caraceríscas de crosssecon [...] e de séres de empo. ² ¹Gujara (006 p. 53) ²Favero e al. (009 p. 38)

4 efnções Geras Um conjuno de dados longudnal ou em panel é aquele que segue uma deermnada amosra de ndvíduos ao longo do empo e fornece assm múlplas observações sobre cada ndvíduo na amosra ¹ Hsao (00 p. )

5 Modelo de Base de ados em Sére Temporal Id Ano Y n

6 Modelo de Base de ados em Core Transversal Id Ano Y n

7 Modelo de Base de ados em Panel ¹ Id Ano Y n ¹ - Panel equlbrado e desequlbrado

8 Modelos de ados em Panel Combnar dados cross secon e emporas Y 0 n n u Panel balanceado = cada undade cross secon possu o mesmo número de observações emporas Panel não balanceado = cada undade cross secon possu dferenes números de observações emporas

9 Panel x Pooled Cross Secon Geralmene o ermo panel é usado para dados que possuem uma dmensão crossseconal e emporal Mas precsamene panel se refere a dados com as mesmas undades cross-secon ao longo do empo Caso conráro é um pooled cross-secon

10 Vanagens da Regressão com ados em Panel Aumena o amanho da amosra Invesga o efeo do empo nos dados Tesa se as relações enre as varáves muda com o empo Acomoda a heerogenedade permndo varáves específcas para cada undade crosssecon Produz mas nformações mas varabldade menos colneardade mas graus de lberdade e mas efcênca

11 Vanagens da Regressão com ados em Panel Usando as mesmas undades cross secon melhor se esuda as dnâmcas das mudanças emporas Pode deecar e medr efeos mas complexos que não seram observados por uma análse puramene cross secon ou emporal Com a dsponbldade de dados para dversas undades cross secon reduzem-se os veses de se agregar undades

12 Esmação de Modelos com ados em Panel epende das premssas consderadas acerca do nercepo dos coefcenes angulares e do ermo do erro.. Inercepo e nclnações consanes ao longo do empo e enre ndvíduos;. Inclnações consanes e nercepo varável enre ndvíduos; 3. Inclnações consanes e nercepo varável enre ndvíduos e ao longo do empo; 4. O nercepo e as nclnações varam enre os ndvíduos 5. Inercepos e nclnações varam enre ndvíduos e no empo.

13 Inercepo e coefcenes angulares consanes ao longo do empo e enre ndvíduos (). n n u Y 0 Em que: represena a -ésma undade de core ransversal e o -ésmo período de empo.

14 O nercepo vara enre os ndvíduos. A abordagem de Efeos Fxos - Inclnações consanes e nercepo varável enre ndvíduos () n n u Y 0 Adapado de WOOLRIGE (00 p.66) n n u Y 0 Supondo: 3 ndvíduos => dummes

15 O nercepo vara enre os ndvíduos e ao longo do empo. Inclnações consanes e nercepo varável enre ndvíduos e ao longo do empo (3) n n u Y 0 n n ANO ANO u Y 0 Supondo: 3 ndvíduos => dummes 3 anos => dummes

16 O nercepo e as nclnações varam enre os ndvíduos (4) n u Y ) * ( ) * ( ) * ( ) * ( Supondo: 3 ndvíduos => dummes varáves ndependenes => ermos de neração para avalar nclnações dferenes enre os ndvíduos

17 Inercepos e nclnações varam enre ndvíduos e no empo (5) ANO ANO ANO ANO ANO ANO u Y ) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) * ( Supondo: 3 ndvíduos => dummes 3 anos => dummes varáves ndependenes => ermos de neração para avalar nclnações dferenes enre os ndvíduos; ermos de neração para avalar nclnações dferenes em cada ano.

18 Efeos Fxos Cada ndvíduo em caraceríscas própras que podem ou não nfluencar as varáves explcavas (ex.: as prácas gerencas de uma empresa podem nfluencar o preço das ações) Quando usamos efeos fxos pressupomos que alguma cosa no ndvíduo pode vesar ou prejudcar o poder explcavo das varáves e precsamos porano conrolar esse efeo O modelo de efeo fxo remove essas caraceríscas nvaranes no empo das varáves explcavas para que se consga analsar o efeo líqudo das mesmas Oura premssa mporane é que essas caraceríscas ndvduas e nvaranes no empo são específcas do ndvíduo e não se correlaconam enre os ndvíduos

19 Efeos Fxos Cada ndvíduo é dferene e porano o ermo de erro e a consane (que capura essas caraceríscas ndvduas) não deve ser correlaconada com os dos demas ndvíduos. Se os ermos de erro forem correlaconados enão não se pode adoar efeos fxos e esse relaconameno erá que ser modelado (provavelmene usando efeos aleaóros). As caraceríscas acma são o raconal por rás do Tese de Hausman.

20 A Abordagem dos Efeos Aleaóros O racocíno subjacene ao modelo de covarânca é que ao especfcar o modelo de regressão dexamos de nclur varáves explanaóras relevanes que não se aleram ao longo do empo (e possvelmene ouras que mudam ao longo do empo mas que êm o mesmo valor para odas as undades de core ransversal). Kmena apud Gujara 006 p.5)

21 A Abordagem dos Efeos Aleaóros Y 0 w Termo de Erro Composo por u Pressupõe-se que se e os não esão correlaconados a abordagem de efeos aleaóros é mas adequada. Se esperarmos alguma correlação enre o ermo do erro aleaóro e os regressores enão o modelo de efeos fxos pode ser mas adequado.

22 Tese de Breusch-Pagan H 0 = a varânca dos resíduos que refleem dferenças ndvduas é nula (POLS) H = a varânca dos resíduos que refleem dferenças ndvduás 0 (RE) O comando ulzado no saa para o referdo ese é o xes0 após serem gravados os resulados da regressão pela abordagem aleaóra. (es sore re)

23 Tese de Hausman H 0 = O modelo de correção de erros é adequado (RE) H = o modelo de correção de erros não é adequado (FE) O comando ulzado no saa para o referdo ese é o hausman fe re após serem gravados os resulados da regressão pela abordagem aleaóra. (es sore re) e pela abordagem fxa (es sore fe)

24 Tese de Chow H 0 = Os nercepos são guas para odas as cross-secons. (POLS) H = Os nercepos são dferenes para odas as cross-secons. (FE) O comando ulzado no saa para o referdo ese é o es n.

25 Resumo