XTFMB: módulo Stata para executar a regressão do painel de dois passos Fama-MacBeth Ao solicitar uma correção, mencione o identificador desses itens: RePEc: boc: bocode: s456786. Veja informações gerais sobre como corrigir o material no RePEc. Para questões técnicas relativas a este item, ou para corrigir seus autores, títulos, resumo, informações bibliográficas ou de download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se você é o autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, encorajamos você a fazê-lo aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item sobre o qual não temos certeza. Se as referências estiverem completamente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item presente no RePEc, mas o sistema não o fez, você pode ajudar com este formulário. 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Nota: o laboratório DSS está aberto enquanto o Firestone estiver aberto, sem compromissos necessários para usar os computadores do laboratório para sua própria análise. Os dados do Painel de introdução dos dados do painel, também chamados de dados longitudinais ou dados de série temporal, são dados em que vários casos (pessoas, empresas, países, etc.) foram observados em dois ou mais períodos. Um exemplo é o National Longitudinal Survey of Youth, onde uma amostra nacionalmente representativa de jovens foi pesquisada repetidamente ao longo de vários anos. Existem dois tipos de informações em dados de séries temporais transversais: as informações transversais refletidas nas diferenças entre os indivíduos e as séries temporais ou informações dentro do assunto refletidas nas mudanças nos assuntos ao longo do tempo. As técnicas de regressão de dados do painel permitem aproveitar esses diferentes tipos de informações. Embora seja possível usar técnicas de regressão múltipla comuns em dados de painel, eles podem não ser otimizados. As estimativas de coeficientes derivados da regressão podem estar sujeitas a um viés variável omitido - um problema que surge quando existe alguma variável ou variáveis desconhecidas que não podem ser controladas para que afetem a variável dependente. Com os dados do painel, é possível controlar alguns tipos de variáveis omitidas, mesmo sem observá-las, observando 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. O uso de dados do painel no conjunto de dados do painel Stata A deve ter dados em n casos, em períodos de tempo t, para um total de observações n vezes t. Dados como este são ditos em forma longa. Em alguns casos, seus dados podem aparecer 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 de painel, você precisa primeiro convertê-lo em forma longa. Isso pode ser feito usando o comando Stata reshape. Para obter ajuda na utilização de reformulação, consulte a ajuda online da Statas ou esta página da web. A Stata fornece uma série de ferramentas para analisar os dados do painel. Os comandos começam com o prefixo xt e incluem xtreg, xtprobit, xtsum e xttab - versões de dados do painel dos comandos familiares reg, probit, sum e tab. Para usar esses comandos, primeiro diga ao Stata que seu conjunto de dados é um dado de painel. Você precisa ter uma variável que identifique o elemento caso do seu 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 variáveis da data Statas, consulte os dados da Série de tempo na página Stata. Classifique seus dados pela variável do painel e, em seguida, pela variável de data dentro da variável do painel. Então você precisa emitir o comando tsset para identificar o painel e as variáveis de data. Se a sua variável de painel for chamada de panelvar e sua variável de data for chamada de datevar, os comandos necessários são: Se você preferir usar menus, use o comando em Configurações da série de tempo da Estatística e Utilitários. Declare Data para ser Time Series. Modelos corrigidos, entre e efeitos aleatórios Regressão de efeitos corrigidos A regressão de efeitos fixos é o modelo a ser usado quando você deseja 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 análise de dados de painel. O comando para uma regressão linear em dados de painel com efeitos fixos no Stata é xtreg com a opção fe, usada assim: Se você preferir usar os menus, o comando está em Estatística. Série temporal. Modelos lineares. Regressão linear. Isso equivale a gerar variáveis dummy para cada um de seus casos e incluí-las 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, uma vez que cada variável dummy remove um grau de liberdade do seu modelo. Entre efeitos A regressão com efeitos entre os dois 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 com 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 dos meios. Como isso resulta na perda de informações, entre os efeitos não são muito usados na prática. Os pesquisadores que desejam analisar os efeitos do tempo sem considerar os efeitos do painel geralmente usarão um conjunto de variáveis dummy do tempo, o que é o mesmo que os efeitos fixos de tempo de execução. O estimador entre efeitos é principalmente importante porque é usado para produzir o estimador de efeitos aleatórios. Efeitos aleatórios Se você tiver motivos 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, você pode incluir ambos os tipos usando efeitos aleatórios. O estimador de efeitos aleatórios Statas é uma média ponderada dos efeitos fixos e entre os 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. Estatisticamente, os efeitos fixos são sempre uma coisa razoável a fazer com os dados do painel (eles sempre dão resultados consistentes), mas eles podem não ser o modelo mais eficiente para executar. Os efeitos aleatórios darão melhores valores de P, uma vez que são um estimador mais eficiente, então você deve executar efeitos aleatórios se for justificadamente 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 ofereça resultados consistentes. Para executar um teste de Hausman comparando efeitos fixos com 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 hausman testa a hipótese nula de que os coeficientes estimados pelo estimador de efeitos aleatórios eficientes são os mesmos estimados pelo estimador de efeitos fixos consistentes. Se eles são (valor P insignificante, Probchi2 maior do que 0,05), então é seguro usar efeitos aleatórios. Se você conseguir um valor P significativo, no entanto, você deve usar efeitos fixos. Leitura adicional entre estimadores de Stata Uma discussão comparando o estimador estimado com o estimador de efeitos aleatórios. Teste de heterocedasticidade e autocorrelação em nível de painel de Stata Inclui um comando escrito pelo usuário que realiza um teste simples para correlação em série. Introdução à Econometria por James H. Stock e Mark W. Watson, 2003 Este texto tem uma boa discussão sobre a teoria por trás da análise de dados do painel e foi usado na preparação desta página. Veja, em particular, o Capítulo 8, Regressão com dados do painel. Copie 2007 The Trustees da Princeton University. 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 perguntas fora de Princeton Esta página foi atualizada pela última vez em:
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