Para perguntas rápidas, envie um email para dataprinceton. edu. Nenhum appts. Necessário durante horas walk-in. Nota: o laboratório do DSS está aberto desde que o Firestone esteja aberto, sem compromissos necessários para usar os computadores do laboratório para sua própria análise. Introdução aos dados do painel Os dados do painel, também chamados dados longitudinais ou dados de séries temporais transversais, são dados em que vários casos (pessoas, empresas, países, etc.) foram observados em dois ou mais períodos de tempo. Um exemplo é a Pesquisa Nacional Longitudinal da Juventude, em que uma amostra representativa nacional de jovens foi cada vez mais pesquisada ao longo de vários anos. Existem dois tipos de informação em dados de séries temporais transversais: as informações transversais refletidas nas diferenças entre sujeitos e as séries temporais ou informações dentro do sujeito refletidas nas mudanças dentro dos sujeitos ao longo do tempo. As técnicas de regressão de dados do painel permitem que você aproveite esses diferentes tipos de informações. Embora seja possível usar técnicas de regressão múltipla comuns em dados de painel, elas podem não ser ótimas. As estimativas dos coeficientes derivados da regressão podem estar sujeitas a um viés de variável omitido - um problema que surge quando há alguma variável desconhecida ou variáveis que não podem ser controladas para que afetem a variável dependente. Com dados de painel, é possível controlar para alguns tipos de variáveis omitidas mesmo sem observá-las, observando-se mudanças na variável dependente ao longo do tempo. Isso controla as variáveis omitidas que diferem entre os casos, mas são constantes ao longo do tempo. Também é possível usar dados de painel para controlar variáveis omitidas que variam ao longo do tempo, mas são constantes entre os casos. Usando os dados do painel no Stata Um conjunto de dados do painel deve ter dados sobre n casos, em t períodos de tempo, para um total de n vezes t observações. Dados como este dizem que está em forma longa. Em alguns casos, seus dados podem vir no que é chamado de forma ampla, com apenas uma observação por caso e variáveis para cada valor diferente em cada período de tempo diferente. Para analisar dados como este no Stata usando comandos para análise de dados do painel, você precisa primeiro convertê-lo em formulário longo. Isso pode ser feito usando o comando Statas remodelar. Para obter ajuda na utilização da remodelação, consulte a ajuda online da Statas ou esta página da Web. Stata fornece uma série de ferramentas para analisar dados do painel. Todos os comandos começam com o prefixo xt e incluem xtreg, xtprobit, xtsum e xttab - versões de dados do painel dos comandos reg, probit, sum e tab comuns. Para usar esses comandos, primeiro informe ao Stata que seu conjunto de dados é dados do painel. É necessário ter uma variável que identifique o elemento de caso do painel (por exemplo, um identificador de país ou pessoa) e também uma variável de tempo que esteja no formato de data Stata. Para obter informações sobre os formatos de variáveis de data Statas, consulte a página Dados de séries temporais na página Stata. Classifique seus dados pela variável de painel e, em seguida, pela variável de data dentro da variável de painel. Em seguida, você precisará emitir o comando tsset para identificar as variáveis de painel e data. Se a sua variável de painel é chamada de panelvar e sua variável de data é chamada datevar, os comandos necessários são: Se você preferir usar menus, use o comando em Statistics Time Series Setup e Utilities Declare Data para ser Time Series. Modelos de efeitos fixos, entre e aleatórios Regressão de efeitos fixos A regressão de efeitos fixos é o modelo a utilizar quando se pretende controlar variáveis omitidas que diferem entre os casos mas são constantes ao longo do tempo. Ele permite que você use as mudanças nas variáveis ao longo do tempo para estimar os efeitos das variáveis independentes em sua variável dependente, e é a principal técnica utilizada para a análise dos dados do painel. O comando para uma regressão linear em dados de painel com efeitos fixos em Stata é xtreg com a opção fe, usada da seguinte forma: Se você preferir usar os menus, o comando está em Estatísticas Seqüência de dados transversal Modelos lineares Regressão linear. Isso equivale a gerar variáveis dummy para cada um de seus casos e incluí-los em uma regressão linear padrão para controlar esses efeitos de caso fixos. Ele funciona melhor quando você tem relativamente menos casos e mais períodos de tempo, como cada variável dummy remove um grau de liberdade de seu modelo. Entre Efeitos A regressão entre os efeitos é o modelo a ser usado quando você deseja controlar as variáveis omitidas que mudam ao longo do tempo, mas são constantes entre os casos. Ele permite que você use a variação entre casos para estimar o efeito das variáveis independentes omitidas em sua variável dependente. O comando para uma regressão linear em dados de painel entre os efeitos em Stata é xtreg com a opção be. Executar xtreg com entre efeitos é equivalente a tomar a média de cada variável para cada caso ao longo do tempo e executar uma regressão no conjunto de dados recolhido de médias. Como isso resulta em perda de informações, entre os efeitos não são muito utilizados na prática. Os pesquisadores que desejam analisar os efeitos de tempo sem considerar os efeitos do painel geralmente usarão um conjunto de variáveis dummy de tempo, que é o mesmo que os efeitos fixos de tempo de execução. O estimador entre os efeitos é principalmente importante porque é usado para produzir o estimador de efeitos aleatórios. Efeitos aleatórios Se você tem razão para acreditar que algumas variáveis omitidas podem ser constantes ao longo do tempo, mas variam entre os casos, e outras podem ser corrigidas entre os casos, mas variam ao longo do tempo, então você pode incluir ambos os tipos usando efeitos aleatórios. Estimador de efeitos aleatórios Statas é uma média ponderada de efeitos fixos e entre efeitos. O comando para uma regressão linear em dados de painel com efeitos aleatórios em Stata é xtreg com a opção re. Escolhendo entre efeitos fixos e aleatórios A maneira geralmente aceita de escolher entre efeitos fixos e aleatórios está executando um teste de Hausman. Estatìstica, os efeitos fixos são sempre uma coisa razoável a fazer com dados do painel (dão sempre resultados consistentes) mas não podem ser o modelo o mais eficiente a funcionar. Os efeitos aleatórios dar-lhe-ão melhores valores de P como são um estimador mais eficiente, assim que você deve funcionar efeitos aleatórios se for statistcally justificável fazê-lo. O teste Hausman verifica um modelo mais eficiente contra um modelo menos eficiente, mas consistente, para garantir que o modelo mais eficiente também dê resultados consistentes. Para executar um teste de Hausman comparando fixo com efeitos aleatórios em Stata, você precisa primeiro estimar o modelo de efeitos fixos, salvar os coeficientes para que você possa compará-los com os resultados do próximo modelo, estimar o modelo de efeitos aleatórios e, em seguida, fazer o comparação. O teste de hausman testa a hipótese nula de que os coeficientes estimados pelo estimador de efeitos aleatórios eficiente são os mesmos que os estimados pelo estimador consistente de efeitos fixos. Se eles são (insignificante P-valor, Probchi2 maior que 0,05), então é seguro usar efeitos aleatórios. Se você receber um P-valor significativo, no entanto, você deve usar efeitos fixos. Leitura Adicional Entre estimadores de Stata Uma discussão comparando o estimador entre o estimador de efeitos aleatórios. Testando a heterocedasticidade e autocorrelação no nível do painel a partir do Stata Inclui um comando escrito pelo usuário que executa um teste simples para correlação serial. Introdução à Econometria por James H. Stock e Mark W. Watson, 2003 Este texto tem uma boa discussão da teoria por trás da análise de dados de painel e foi usado na preparação desta página. Ver em particular o Capítulo 8, Regressão com Dados do Painel. Cópia 2007 Os curadores da Universidade de Princeton. Todos os direitos reservados. Dataprinceton. edu NOTA: A informação é para a Universidade de Princeton. Sinta-se livre para usar a documentação, mas não podemos responder a perguntas fora de Princeton Esta página foi atualizada em: XTFMB: Stata módulo para executar Fama-MacBeth regressão de painel de dois passos Ao solicitar uma correção, mencione os itens handle: RePEc: boc: Bocode: s456786. Veja informações gerais sobre como corrigir material no RePEc. Para questões técnicas sobre este item, ou para corrigir seus autores, título, resumo, informações bibliográficas ou download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se você é autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, recomendamos que o faça aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item que estamos incertos sobre. Se as referências estiverem totalmente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item que está presente no RePEc, mas o sistema não tiver vinculado a ele, você pode ajudar com este formulário. Se você souber de itens ausentes citando este, você pode nos ajudar a criar esses links adicionando as referências relevantes da mesma maneira como acima, para cada item referente. Se você é um autor registrado deste item, você também pode querer verificar a guia de citações no seu perfil, pois pode haver algumas citações esperando confirmação. Tenha em atenção que as correcções podem demorar algumas semanas para filtrar os vários serviços RePEc. 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Dois livros de texto podem ser interessantes sobre este tópico, como ambos fornecem ao leitor a cobertura teórica detalhada junto com códigos de Stata: - Allison PD. Modelos de regressão por efeito fixo. Thousand Oaks, Califórnia: Sage, 2009. - Hans-Jrgen André, Katrin Golsch e Alexander W. Schmidt. Análise de dados de painel aplicada para pesquisas econômicas e sociais. Berlim Heidelberg: Springer, 2017. Espero que isso ajude. Atenciosamente, Carlo Última edição por Carlo Lazzaro 07 Set 2017, 07:00. Motivo: Erro entre parênteses etiquetando código Stata Atenciosamente, Carlo
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