Глава 13: Объединение поперечных срезов во времени: простые методы панельных данных

Как оценить политику, если невозможно провести эксперимент, и как устранить различия между людьми, которые даже не наблюдаются? В этой главе даются ответы на оба вопроса: метод разности разностей на основе объединенных поперечных срезов и метод первых дифференцирований на основе панельных данных — с демонстрацией на экране собственных примеров из главы, от рождаемости и заработной платы до мусоросжигательных заводов, компенсаций работникам, законов о вождении в нетрезвом виде и зон предпринимательства. Каждое число пересчитывается на основе собственных примеров из главы. В этой лекции — главе 13 «Вводной эконометрики» (Wooldridge) — методы объединения поперечных срезов во времени и простые методы анализа панельных данных изложены словами самого лектора: объединенные поперечные срезы с фиктивными переменными года и тест Чоу, естественные эксперименты и тройные разности, модель ненаблюдаемых эффектов, метод первых дифференцирований и метод дифференцирований с более чем двумя периодами. РАЗДЕЛЫ 0:00 Введение: объединение и панельные данные 1:11 Две структуры данных: новые выборки против одинаковых единиц 2:25 Объединение независимых поперечных срезов 3:23 Пример 13.1: рождаемость во времени 5:16 Дальнейшие исследования 13.1: коэффициент чернокожего населения 6:26 Пример 13.2: отдача от образования и гендерный разрыв 8:27 Номинальная и реальная заработная плата 9:39 Тест Чоу на структурные изменения 11:02 Разность разностей: четыре ячейки, одно взаимодействие 12:35 Пример 13.3: мусоросжигатель, наивный метод против метода разности разностей 14:24 Таблица 13.2: контрольные группы — это разница 16:29 Пример 13.4: компенсация работникам в Кентукки 18:21 Тройная разница: вторая контрольная группа 19:37 Общая структура: много групп, много периодов 21:16 Двухпериодная панель: ненаблюдаемые эффекты модель 22:48 Пример с преступностью: объединение данных не удается 24:14 Первая дифференциация: a i исчезает 25:31 Результат анализа преступности меняется на противоположный 26:50 Пример 13.5: сон против работы 28:36 Пример 13.6: задержка сдерживания 29:59 Организация панельных данных 31:02 Профессиональная подготовка в Мичигане: показатели брака 33:17 Общая оценка программы панельных исследований 34:25 Пример 13.7: законы о вождении в нетрезвом виде 36:15 Дифференцирование с более чем двумя периодами 38:06 Примеры 13.8 и 13.9: зоны и преступность в округах 40:45 Предположения FD.1–FD.7 и подводные камни 42:33 Проверка изменений на дифференцированных данных 43:44 Резюме: пять идей для дальнейшего развития 45:02 Ключевые термины 45:51 Практика: Задачи 1–7 48:26 Практика: Компьютерные упражнения 50:17 Заключение: мост завершен РАССМАТРИВАЕМЫЕ ТЕМЫ • Независимые объединенные поперечные сечения, фиктивные переменные года и тест Чоу • Естественные эксперименты и квазиэксперименты • Разность разностей и предположение о параллельных трендах • Тройные разности и общая политическая модель • Панельные данные, продольные данные и ненаблюдаемый эффект • Первая дифференциация, строгая экзогенность и смещение, вызванное гетерогенностью • Оценка панельных программ за два и несколько периодов • Кластерно-устойчивые стандартные ошибки • Предположения FD.1–FD.7 и подводные камни дифференциации ПОЛНЫЙ КУРС Введение в эконометрику (Вулдридж): Полный курс — все 19 глав, по одной полной лекции в каждой. Полный плейлист курса:    • Introductory Econometrics (Wooldridge): Co...   ПРАКТИКА Решите следующие задачи из конца главы (в перефразированном виде): 1. Изменение рождаемости. Из таблицы 13.1 определите, насколько снизилась рождаемость с 1972 по 1984 год при условии, что уровень образования остался неизменным, и какая часть этого снижения обусловлена ​​самим образованием? 2. Пропущенные основные эффекты. Две регрессии логарифмической цены дают коэффициенты взаимодействия +0,394 и -0,403, против -0,063 в полной спецификации. Что было пропущено в каждой из них, и почему это важно? 3. Дифференцирование объединенных поперечных сечений. Почему дифференцирование независимых поперечных сечений в первом разложении бессмысленно, и что это говорит о методе? 4. Направление смещения. Бета-единица положительна, но ошибка дифференцирования отрицательно коррелирует с регрессором дифференцирования. В какую сторону направлено смещение — и может ли оно изменить знак? 5. Возраст в разностях. Может ли возраст войти в двухпериодную модель первых разностей, в которой уже есть фиктивная переменная 1992 года? Почему или почему нет? Об этом курсе: Этот курс следует книге «Введение в эконометрику: современный подход» Джеффри М. Вулдриджа, глава за главой. Каждая лекция представляет собой полный, самодостаточный урок — сделайте паузу, попробуйте каждый пример самостоятельно, а затем продолжите. Анил Кумар | Доцент, Колледж коммерции Шри Рам, Делийский университет Канал: @srccan Основано на книге «Введение в эконометрику: современный подход» Джеффри М. Вулдриджа (Cengage, 2019). Никакой поддержки не подразумевается. Далее: Глава 14: Расширенные методы анал...