統計初心者の社会人向けに、経済データの解説をしています。「まとめページ」をご覧くだされば、全体的な内容がわかると思います。2023年1月24日パネルデータとは、時系列データとクロスセクション(横断面)データが両方あるものです。時系列には2時点しかなくても、クロスセクションデータが多くあれば、両者を合わせてサンプル数を増やすことができます。時系列データ、クロスセクションデータともに、個体別、時点別に違いがあるのかないのかを判別する必要があります。違いがあれば、それをダミー変数などで処理します。統計学に関するまとめのサイトです。回帰分...Contentsパネルデータとはプーリングモデル固定効果モデル変量効果モデル差分法まとめパネルデータとは以下のデータはパネルデータの例です。データは高齢化比率とその後の10年間の成長率の平均です。時系列としては、1970年、1980年、1990年の3期間があり、クロスセクションとしては、カナダ、米国、英国、フランス、ドイツ、イタリア、日本の6つがあり、計18サンプルのものです。1990横軸に高齢化比率、縦軸に成長率をとると以下のグラフになります。大まかには、高齢化比率が低いほど成長率が高いという分布になっています。パネルデータを推計するには以下の方法が考えられます。クロスセクションごとの違いを考える場合は以下の分類になります。プーリングモデルは、国ごとに個別の効果がない場合に使います。固定効果は、国ごとに異なる効果がある場合に使います。変量効果も国ごとに異なる効果がある場合に使いますが、説明変数との相関が無い場合に使います。$時点ごとの違いに着目して、それぞれの効果を入れることもできます。$プーリングモデルプーリングモデルは、すべてのデータを使って、定数項と係数を推計する方法です。個体差がない場合はこの推計で問題ありません。$y=6.1-0.27x$固定効果モデル固定効果モデルによる推計は、ダミー変数による推計です。固定効果は、個体差と時間による差の2通りが考えられます。国ごとに差があると考える場合は、国ごとにダミー変数を入力します。下のグラフは、個体効果ごとにダミー変数を入れた場合の推計値の例です。(日本)それぞれダミー変数です。変量効果モデル変量効果モデルは、個体効果がそれぞれ違うけれど、説明変数との相関が無いことを想定するものです。$個体ごとの動きが確率変数$v_i$になっており、プーリングモデルに近いため、係数はプーリングモデルと固定効果モデルの間の値になります。この例では、個体効果の大きさは固定効果モデルに比べてかなり小さく推計されています。差分法は、因果推論をするために使うもので、個体別に効果を与える観察できない変数$A_i$(脱落変数)の効果を考慮するものです。とも差分で推計するものです。被説明変数に与える脱落変数の効果を除去することができます。被説明変数に影響をあたえるけれど、観察できない変数を$A_{i}$とすると、以下の式が考えられます。$1期前の式は以下の式になります。$差分をとると、$A_{it}$の効果を取り除くことができます。yamasawa1962経済統計の使い方R【計量経済学】【R】関数形|線形でなくても予測できます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目です次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。10年、日本経済研究センターで4年働き、現在は大学教授をやっています。