Datos de panel y fusionados

Datos fusionados

• Son datos obtenidos mediante muestreo aleatorio en diferentes momentos de tiempo, que privienen de observaciones muestrales independientes.
• Al unir datos de distintas encuestas incrementamos el tamaño muestral consiguiendo estimadores más precisos y contrastes más potentes.

Datos de panel

• Son datos que tienen dimensión transversal y temporal, pero que a diferencia de los fusionados, las entidades de corte transversal observadas son las mismas a lo largo del tiempo.

Efectos fijos

Datos de panel con dos periodos.

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Regresión de efectos fijos

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Algoritmo MCO en desviaciones respecto su media

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Inferencia

Supuestos:

1. $\mathbf{E}(\varepsilon_{it}|X_{i1},X_{i2},\ldots,X_{iT},\alpha_i)=0$
2. $(X_{i1},X_{i2},\ldots,X_{iT},\varepsilon_{i1}\ldots,\varepsilon_{iT})$ son extracciones iid de la distribución conjunta.
3. $(X_{it},\varepsilon_{it})$ tienen momentos de orden cuatro finitos
4. No hay multicolinealidad perfecta
5. Bajo estos supuestos, los estimados de efectos fijos son insesgados.
6. La estimación adecuada es MCO utilizando errores HAC agrupados.
7. El agrupamiento se refiere a la agrupación natural de cada entidad individual.
8. Se permite heterocedasticidad y autocorrelación intragrupos, pero no entre los grupos.

Regresión con efectos fijos transversales y temporales

$$Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 X_{it} + \beta_2 Z_i + \beta_3 S_t + \varepsilon_{it}$$

Donde $S_t$ es inobservable. Si $S_t$ esta correlacionada con $X_{it}$ y no la introducimos en la ecuación obtenemos estimadores sesgados.

Planteamos la ecuación en términos de efectos fijos:

$$Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 X_{it} + \alpha_i + \eta_t + \varepsilon_{it}$$

Efectos aleatorios

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Contraste de Hausman: ¿Efectos aleatorios o efectos fijos?

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