Книга: Ратникова Т. А., Фурманов К. К. «Анализ панельных данных и данных о длительности состояний»

Учебное пособие охватывает темы эконометрики продвинутого уровня. В нем изложены теория и практика применения актуальных методов вероятностно-статистического анализа экономических и социологических данных, используемых для оценивания зависимостей по пролонгированным выборкам объектов, в роли которых могут выступать индивиды, семьи, фирмы, регионы, страны и т. п. Наличие последовательного ряда наблюдений позволяет учитывать индивидуальные особенности различных единиц наблюдения и их эволюции, а также изучать продолжительность пребывания объектов в том или ином состоянии (например, длительность периодов бедности для домохозяйств или периодов безработицы для индивидов).
Излагаются базовые теоретические концепции анализа панельных данных и данных о длительности состояний, а также принципы построения наиболее востребованных моделей. Примеры использования рассмотренных методов на практике строятся по реальным российским панельным данным РМЭЗ (Российского мониторинга экономического состояния и здоровья населения).
Применение изученных методов к реальным российским статистическим данным позволит глубже понять цели и задачи экономической политики государства (или фирмы), а также научиться оценивать результаты этой политики.
Пособие полезно магистрантам, аспирантам и исследователям, специализирующимся в областях математических методов анализа экономики, микро- и макроэкономического анализа, экономики фирм, анализа потребительского поведения населения, рынка труда, экономики здравоохранения, демографии

Содержание:

От авторов...... 9 Часть I. Методы анализа панельных данных...... 13 1. Введение...... 15 1. 1. История создания микроэконометрики...... 15 1. 2. Описание наиболее употребимых источниковпанельных данных...... 17 1. 3. Преимущества использования панельных данных...... 19 1. 4. Проблемы использования панельных данных...... 23 1. 4. 1. Гетерогенное смещение...... 23 1. 4. 2. Смещение самоотбора...... 25 2. Простейшие модели анализа панельных данных...... 28 2. 1. Спецификация моделей...... 28 2. 1. 1. Модель сквозной регрессии...... 28 2. 1. 2. Модель регрессии с детерминированным индивидуальным эффектом (fixed effect model)...... 29 2. 1. 3. Модель регрессии со случайным индивидуальным эффектом (randem effect model)...... 31 2. 2. Оценивание моделей со случайным индивидуальным эффектом...... 32 2. 2. 1. Операторы BETWEEN (B) и WITHIN (W)...... 32 2. 2. 2. Оценки «between» и «within»...... 37 2. 3. Ковариационная матрица случайного возмущения в модели со случайным индивидуальным эффектом...... 40 2. 4. Интерпретация параметра &# 952;&# 178;...... 42 2. 5. Оценивание параметра &# 952;&# 178;...... 43 2. 6. Реализуемый GLS...... 44 2. 7. Метод максимального правдоподобия...... 45 3. Сравнение оценок...... 48 3. 1. Декомпозиция оценок...... 48 3. 2. Асимптотические свойства оценок при N > &# 8734; и T >&# 8734;...... 49 3. 3. Асимптотические свойства оценок при N > &# 8734; и конечных Т...... 51 3. 4. Свойства оценок при конечных значениях N и T...... 51 3. 4. 1. Сравнительная эффективность оценок...... 51 3. 4. 2. Сравнение оценок при конечных значениях N и T в зависимости от структуры дисперсии наблюдений...... 52 4. Тестирование спецификации...... 54 4. 1. Критика Мундлаком спецификации модели со случайным индивидуальным эффектом...... 54 4. 2. Тесты Хаусмана на ошибки спецификации...... 58 4. 2. 1. Принцип тестов Хаусмана...... 58 4. 2. 2. Применение теста Хаусмана к модели со случайным индивидуальным эффектом...... 59 4. 3. Тесты на существование и независимость индивидуального эффекта...... 60 4. 4. О применимости теста Хаусмана...... 62 5. Классификация моделей анализа панельных данных...... 63 5. 1. Схема используемых моделей...... 63 5. 2. Модель анализа ковариаций...... 65 6. Пример: оценивание уравнения заработной платы по данным РМЭЗ...... 69 6. 1. Постановка задачи...... 69 6. 2. Модель с индивидуальными эффектами...... 70 6. 3. Качество подгонки и выбор наиболее адекватной модели...... 73 6. 4. Модель с индивидуальными и временными эффектами...... 75 6. 5. Ковариационный анализ (тестирование возможности объединения данных в панель)...... 79 7. Особенности оценивания моделей с панельными данными в условиях гетероскедастичности и автокорреляции случайных возмущений...... 82 7. 1. Оценивание ковариационных матриц ошибок в условиях гетероскедастичности и автокорреляции...... 82 7. 2. Тестирование гетероскедастичности и автокорреляции...... 85 8. Оценивание коэффициентов панельных регрессий в условиях коррелированности регрессоров и случайной ошибки...... 90 8. 1. Метод Хаусмана — Тейлора...... 90 8. 1. 1. Идея и преимущества метода...... 90 8. 1. 2. Основные допущения...... 92 8. 1. 3. Состоятельное, но неэффективное оценивание...... 93 8. 1. 4. Состоятельное и эффективное оценивание...... 95 8. 1. 5. Тестирование априорных ограничений...... 98 8. 1. 6. Пример: использование метода Хаусмана — Тейлора для оценивания эффекта от образования по данным РМЭЗ...... 100 8. 2. Ошибки измерения в панельных данных...... 104 8. 2. 1. Основные источники ошибок измерений...... 104 8. 2. 2. Методы оценивания регрессий по панельным данным при наличии ошибок измерений...... 105 8. 3. Оценивание динамических моделей...... 109 8. 3. 1. Авторегрессионные модели с детерминированным эффектом. Обобщенный метод моментов...... 109 8. 3. 2. Авторегрессионные динамические модели с экзогенными переменными и детерминированным эффектом. Обобщенный метод моментов...... 116 8. 3. 3. Классификация и сравнительный анализ оценок линейных динамических регрессий...... 117 8. 3. 4. Метод максимального правдоподобия для оценивания динамических регрессий со случайным индивидуальным эффектом...... 119 8. 3. 5. Проблема стационарности и коинтеграция...... 122 8. 3. 6. Тест на единичные корни для панельных данных...... 125 8. 3. 7. Тесты на панельную коинтеграцию...... 130 9. Модели с дискретными и ограниченными зависимыми переменными...... 135 9. 1. Модели бинарного выбора...... 135 9. 1. 1. Оценивание моделей с детерминированным индивидуальным эффектом...... 136 9. 1. 2. Оценивание моделей со случайным индивидуальным эффектом...... 141 9. 1. 3. Пример: выявление детерминант задолженности по заработной плате в 1990-е годы по данным РМЭЗ...... 142 9. 2. Модель тобит...... 146 9. 3. Оценивание динамических моделей бинарного выбора...... 147 10. Методы борьбы с истощением выборки...... 152 10. 1. Анализ несбалансированных панелей...... 152 10. 1. 1. Модель со случайным индивидуальным эффектом с несбалансированными данными...... 152 10. 1. 2. ANOVA-методы оценки ковариационных матриц...... 155 10. 2. Панели с замещением...... 158 10. 3. Псевдопанели...... 161 10. 3. 1. Оценивание по данным о когортах...... 162 10. 3. 2. Влияние выбора когорт на величину смещения...... 165 10. 3. 3. Влияние выбора когорт на дисперсию...... 167 10. 3. 4. Пример: оценивание кривой Энгеля...... 169 10. 4. Смещение самоотбора в неполных панелях...... 172 10. 4. 1. Оценивание при наличии случайно пропущенных данных...... 173 10. 4. 2. Тестирование смещения самоотбора...... 174 10. 4. 3. Оценивание при наличии неслучайно пропущенных данных...... 176 11. Оценивание многоуровневых (или иерархических) моделей со случайными коэффициентами...... 178 11. 1. Линейные иерархические модели...... 180 11. 2. Оценивание иерархических моделей...... 183 11. 3. Пример: оценивание бинарной иерархической модели присутствия ПИИ в предприятиях пищевой промышленности России...... 185 12. Практикум: анализ панельных данных в пакете STATA...... 191 12. 1. Пакет статистической обработки данных STATA...... 191 12. 1. 1. Краткая характеристика пакета STATA...... 191 12. 1. 2. Организация данных в пакете STATA...... 192 12. 2. Примерная схема анализа панельных данных для решения некоторой частной прикладной задачи...... 195 12. 2. 1. Постановка задачи...... 195 12. 2. 2. Изучение основных описательных статистик и визуальный анализ данных...... 199 12. 2. 3. Построение линейной регрессионной модели...... 208 12. 2. 4. Оценивание «between»-регрессии...... 214 12. 2. 5. Оценивание «within»-регрессии или модели с детерминированными эффектами...... 216 12. 2. 6. Оценивание модели со случайными эффектами...... 218 12. 2. 7. Выбор наиболее адекватной модели...... 220 12. 2. 8. Использование фиктивных переменных в регрессионных моделях...... 225 12. 3. Оценивание полной эконометрической модели преступности с эндогенными регрессорами...... 229 12. 3. 1. Оценивание модели со случайными эффектами методом инструментальных переменных...... 230 12. 3. 2. Двухшаговая процедура оценивания регрессии с детерминированными эффектами...... 231 12. 4. Оценивание динамической модели преступности...... 235 12. 5. Самостоятельное упражнение: проверка возможности объединения данных в панель...... 240 Часть II. Моделирование длительности состояний...... 243 1. Вероятностная модель длительности...... 247 1. 1. Распределение длительностей: способы описания...... 247 1. 1. 1. Функция дожития...... 247 1. 1. 2. Функция риска...... 251 1. 1. 3. Интегральная функция риска...... 256 1. 1. 4. Функция квантилей...... 259 1. 2. Геометрическая интерпретация математического ожидания...... 260 1. 3. Часто используемые распределения длительностей...... 261 1. 4. Несобственные распределения...... 269 1. 5. Условные распределения. Остаточное время жизни...... 270 1. 6. Характеристики дискретных распределений...... 274 1. 7. Практикум: генерирование случайных выборок...... 277 2. Основы статистического анализа данных о длительности...... 282 2. 1. Неполнота данных...... 282 2. 1. 1. Цензурирование...... 284 2. 1. 2. Усечение...... 286 2. 2. Оценивание распределения длительностей...... 287 2. 2. 1. Непараметрические методы...... 287 2. 2. 2. Параметрическое оценивание...... 293 2. 3. Описательная статистика...... 296 2. 4. Сравнение функций дожития в нескольких выборках...... 298 2. 5. Пример: оценка силы смертности по данным РМЭЗ...... 300 2. 6. Практикум: исследование досрочного расторжения договоров страхования жизни...... 305 3. Регрессионные модели длительности...... 314 3. 1. Модель пропорциональных рисков...... 314 3. 1. 1. Формулировка модели. Интерпретация коэффициентов...... 314 3. 1. 2. Метод частичного правдоподобия...... 317 3. 1. 3. Совпадающие моменты прекращения...... 318 3. 1. 4. Оценка опорного распределения. Остатки Кокса — Снелла...... 321 3. 2. Модель ускоренного времени...... 323 3. 2. 1. Формулировка модели...... 323 3. 2. 2. Линейная форма модели ускоренного времени...... 324 3. 3. Обзор параметрических моделей...... 325 3. 4. Прогнозирование в моделях длительности...... 331 3. 5. Практикум: регрессионная модель досрочного расторжения договоров страхования жизни (1)...... 332 4. Ненаблюдаемая разнородность...... 345 4. 1. Распределение смеси...... 345 4. 2. Ненаблюдаемая разнородность в модели пропорциональных рисков...... 349 4. 3. Ненаблюдаемая разнородность в модели ускоренного времени...... 352 4. 4. Модели mover-stayer...... 354 4. 5. Проблема выявления ненаблюдаемой разнородности...... 357 4. 6. Практикум: регрессионная модель досрочного расторжения договоров страхования жизни (2)...... 358 Заключение...... 363 Библиография...... 364

Издательство: "Издательский дом Высшей школы экономики" (2014)

ISBN: 9785759810933