Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Dữ liệu bảng (Panel Data) Các loại liệu Time – series Cross – sections Panel Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Dữ liệu bảng liệu chéo gộp chung Dữ liệu bảng liệu mà quan sát liệu bao gồm quan sát chéo quan sát chéo lại quan sát theo thời gian Cần phân biệt liệu bảng liệu chéo gộp chung Ưu điểm liệu bảng Nghiên cứu khác biệt đơn vị chéo mà trước hay sử dụng dummy Nâng cao số quan sát mẫu phần khắc phục tượng đa cộng tuyến Chứa đựng nhiều thông tin liệu khác Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Ưu điểm liệu bảng (tt) Nghiên cứu động thái thay đổi đơn vị chéo theo thời gian Tổ chức liệu bảng Unstacked: Các đơn vị chéo xếp theo thời gian cách riêng biệt theo biến (ví dụ tài liệu đọc Gujarati, cách thông thường mô tả liệu bảng-ví dụ Eviews) Stacked: Các đơn vị chéo xếp theo thời gian đơn vị chéo nhóm lại với theo biến Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Ví dụ liệu bảng stacked Y ,1   Y ,   M  Y ,T   Y ,1  Y ,  M   Y ,T  M   Y N,1   Y N,2  M   Y N, T X ,1   X ,   M  X ,T  ,1  X  X ,  M   X , T  M   X N,1  N,2  X  M   X N, T                                       Z ,1   Z ,   M  Z ,T   Z ,1  Z ,  M   Z , T  M   Z N,1  N,2  Z  M   Z N, T                    Ví dụ liệu bảng Unstacked Quan saùt I F–1 C–1 Quan saùt GE I C–1 F–1 US 1935 33,1 1170,6 97,8 1935 209,9 1362,4 53,8 1936 45,0 2015,8 104,4 1936 355,3 1807,1 50,5 1937 77,2 2803,3 118,0 1937 469,9 2673,3 118,1 1938 44,6 2039,7 156,2 1938 262,3 1801,9 260,2 1939 48,1 2256,2 172,6 1939 230,4 1957,3 312,7 1940 74,4 2132,2 186,6 1940 361,6 2202,9 254,2 Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Các loại liệu bảng Dữ liệu bảng cân (balanced): đơn vị chéo có số quan sát theo thời gian, phần lớn liệu bảng trình bày theo kiểu Dữ liệu bảng khơng cân (unbalance): cac đơn vị chéo khơng có số quan sát theo thời gian Ý tưởng liệu bảng Dữ liệu bảng thực hồi qui OLS thông thường Các trường hợp xảy cho đơn vị chéo (một ví dụ đơn giản) ¾Các đơn vị chéo có điều kiện đặc thù giống ¾Các đơn vị chéo có điều kiện đặc thù khác 10 Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Ý tưởng liệu bảng (tt) ¾Các đơn vị chéo có khác biệt tác động biên nhân tố ảnh hưởng ¾Các đơn vị chéo vừa khác biệt điều kiện đặc thù vừa khác biệt tác động biên nhân tố ảnh hưởng ¾Các đơn vị chéo khơng có khác biệt điều kiện đặc thù tác động biên nhân tố xét 11 Dummy liệu bảng Dummy có giải vấn đề liệu bảng? Câu trả lời phức tạp không hiệu 12 Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Dạng tổng quát mô hình Yit = β1it + β2itX2it + β3itX3it + uit Các tiếp cận ước lượng mơ hình tổng qt 13 Tiếp cận tác động cố định Tất hệ số không đổi theo thời gian đơn vị chéo Hệ số độ dốc không đổi theo thời gian đơn vị chéo hệ số trục tung khác đơn vị chéo Hệ số độ dốc không đổi theo thời gian đơn vị chéo hệ số trục tung biến đổi đơn vị chéo thời gian 14 Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Tiếp cận tác động cố định (tt) Tất hệ số biến đổi theo đơn vị chéo Tất hệ số biến đổi theo đơn vị chéo theo thời gian 15 Tất hệ số không đổi OLS- Pooled (hồi qui kết hợp tất quan sát) Yit = β1 + β2X2it + β3X3it + uit Nhược điểm ¾ Nhận dạng sai thể DW ¾Ràng buộc chặt đơn vị chéo, điều khó xảy thực tế 16 Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Tất hệ số không đổi (tt) Y^ = –63,3041 +0,1101X2 + 0,3034X3 se (29,6124) (0,0137) (0,0493) t (–2,1376) (8,0188) (6,1545) R2 = 0,7565 Durbin–Watson = 0,2187 n = 80 df = 77 Phương trình 16.3.1 đọc 17 Hệ số trục tung biến đổi theo chéo Phương pháp FEM – LSDV Yit = β1it + β2X2it + β3X3it + uit FEM: có khác biệt đơn vị chéo hệ số trục tung lại không khác biệt theo thời gian Giải pháp dummy? 18 Nguyen Trong Hoai Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Intercept biến đổi theo đơn vị chéo (tt) Yit = α1 + α2D2i + α3D3i + α4D4i + β2X2it + β3X3it + uit 19 Intercept biến đổi theo đơn vị chéo (tt) Hãy xem kết mơ hình ước lượng 16.3.4 Mơ hình tốt mơ hình hệ số xác định, ý nghĩa thống kê t DW Sự sai lầm nhận dạng cải thiện Thoả mãn kiểm định Wald 20 Nguyen Trong Hoai 10 Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Intercept biến đổi theo thời gian Tiếp tục sử dụng biến dummy cho thời gian Tốn thời gian Khơng có ý nghĩa thống kê Time effect: điều có nghĩa yếu tố đặc thù ngành khơng thay đổi theo thời gian ¾ Yit = λ0 + λ1 Dum35 + λ2 Dum36+ + λ19 Dum53 + β2X2it + β3X3it + uit (16.3.6) 21 Intercept biến đổi theo đơn vị chéo theo thời gian Sử dụng dummy lần cho đơn vị chéo thời gian Kết ¾Các hệ số dummy có ý nghĩa thống kê ¾Mơ hình tốt mơ hình có biến giả theo đơn vị chéo 22 Nguyen Trong Hoai 11 Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Tất hệ số biến đổi theo đơn vị chéo Sử dụng dummy theo đơn vị chéo cho intercept slope Kết hồi qui 16.3.8 ¾ Các hàm đầu tư đơn vị chéo khác ¾Không thể sử dụng liệu pooled để hồi qui hàm đầu tư cho tất đơn vị chéo mà khơng tính đến đặc thù chúng 23 Trục trặc sử dụng FEM (LSDV) Giảm bậc tự liệu nhiều Nguy đa cộng tuyến có q nhiều biến Giả định cổ điển uit ~ N (0, σ2) khó thực ¾Cần thiết có phương pháp khác 24 Nguyen Trong Hoai 12 Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Tiếp cận REM (ECM) Ý tưởng tiếp cận cho khác biệt điều kiện đặc thù đơn vị chéo chứa đựng phần sai số ngẫu nhiên ¾ β1i = β1 + εi ¾Yit = β1 + β2X2it + β3X3it + εi + uit = β1 + β2X2it + β3X3it + wit ¾ wit = εi + uit 25 Giả định REM Giả định thông thường ε i ~ N (0 , σ ( u it ~ N , σ ε u ) ) 26 Nguyen Trong Hoai 13 Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Sự khác biệt FEM ECM FEM có riêng Intercept cho đơn vị chéo quan sát ECM có intercept cho tất đơn vị chéo, giá trị gái trị trung bình tất đơn vị chéo Sự khác biệt đơn vị chéo nằm thành phần ngẫu nhiên εi 27 GLS phương pháp ước lượng ECM Do cấu trúc sai số tiếp cận ECM có tương quan với (AR) Nếu ước lượng OLS hệ số ước lượng không hiệu (chệch phương sai không nhỏ nhất) σ ε2 corr ( w it , w is ) = σ ε + σ u2 28 Nguyen Trong Hoai 14 Fulbright Economics Teaching Program 2005 - 2006 Analytical Methods Lecture note Lựa chọn mơ hình cho liệu bảng Ý tưởng kinh tế lượng ¾FEM εi biến độc lập giả thiết có mối quan hệ chặt chẽ ¾ ECM εi biến độc lập giả thiết khơng có mối quan hệ chặt chẽ Căn vào n t: Judge 29 Lựa chọn mơ hình cho liệu bảng Căn vào N T: Judge ¾ECM FEM khơng phân biệt T lớn N nhỏ ¾ECM FEM khác biệt kết N lớn T nhỏ 9ECM thích hợp đơn vị chéo ngẫu nhiên 9FEM thích hợp đơn vị chéo khơng lựa chọn ngẫu nhiên 30 Nguyen Trong Hoai 15 ... note Dữ liệu bảng liệu chéo gộp chung Dữ liệu bảng liệu mà quan sát liệu bao gồm quan sát chéo quan sát chéo lại quan sát theo thời gian Cần phân biệt liệu bảng liệu chéo gộp chung Ưu điểm liệu bảng. .. Analytical Methods Lecture note Các loại liệu bảng Dữ liệu bảng cân (balanced): đơn vị chéo có số quan sát theo thời gian, phần lớn liệu bảng trình bày theo kiểu Dữ liệu bảng không cân (unbalance): cac... chéo theo thời gian Tổ chức liệu bảng Unstacked: Các đơn vị chéo xếp theo thời gian cách riêng biệt theo biến (ví dụ tài liệu đọc Gujarati, cách thông thường mô tả liệu bảng- ví dụ Eviews) Stacked: