TEMA 6. Modelos para Datos de Panel - RUA - Universidad de ...

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Introducción Modelos estáticos Estimación. Predicción Paneles largos Variables instrumentales Modelos Dinámicos Análisis de Series Temporales con datos de panel Cuando se tiene un panel largo con pocos individuos, se podría tratar como un sistema de N series temporales PERO ya hemos visto que debemos considerar aspectos ignorados por la econometría de series temporales puras controlar por heterogeneidad inobservado comportamiento asintótico cuando tanto N como T van a infinito la posibilidad de dependencia de corte transversal En cualquier caso, también hemos visto que los paneles largos permiten analizar la evolución temporal de una variable Los datos de series temporales se pueden modelizar como procesos estacionarios: bien la variable dependiente o bien el término de error siguen procesos ARMA(p,q) o como procesos no estacionarios, aunque éstos sólo se pueden analizar convincentemente cuando la serie temporal es muy larga
Introducción Modelos estáticos Estimación. Predicción Paneles largos Variables instrumentales Modelos Dinámicos Raíces unitarias y cointegración Se pueden estudiar modelos dinámicos como yit = ρiyit−1 + φi1∆yit−1 + · · · + φip i ∆yit−p i + Z ′ it γi + uit donde los cambios retardados garantizan que uit sea i.i.d. El proceso será estacionario para el individuo i si ρi = 1 Cuando dos procesos son no estacionarios, pueden estar correlacionados (espúreamente) sólo por serlo Por tanto, cuando se estudian varias variables en una serie temporal larga, debe analizarse si están cointegradas es decir, si siguen relacionadas descontando el efecto de la no estacionariedad
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