Qual é a diferença entre econometria de série temporal e econometria de dados em painel?

Essa pergunta pode ser muito ingênua, mas da maneira como sou ensinado econometria, fico muito confuso se houver uma diferença entre séries temporais e métodos de dados em painel.

Em relação às séries temporais, abordei tópicos como covariância estacionária, AR, MA, etc. Em relação aos dados do painel, só vi discussões na forma de efeito fixo versus efeito aleatório (ou, mais geralmente, modelo hierárquico), diferença- diferenças, etc.

Esses tópicos estão relacionados de alguma maneira? Como os dados do painel também têm uma dimensão temporal, por que não há discussões sobre AR, MA etc. também?

Se a resposta for que minha formação em métodos de painel é simplesmente insuficiente, você poderia apontar para um livro que cobre mais do que apenas FE / RE, diferença de diferença?

Pelo menos nas ciências sociais, você costuma ter dados em painel com grandes N e pequenos T assintóticos, ou seja, muitas entidades, mas cada uma das quais você observa por um período relativamente curto. É por isso que o trabalho aplicado com dados do painel geralmente se preocupa um pouco menos com o componente de série temporal dos dados.

No entanto, elementos de séries temporais ainda são importantes no tratamento de dados em painel. Por exemplo, o grau de autocorrelação determina se os efeitos fixos ou as primeiras diferenças são mais eficientes. Na diferença das diferenças, o tratamento adequado dos erros padrão para explicar a autocorrelação é importante para a inferência correta (ver Bertrand et al., 2004 ). Também estão disponíveis painéis dinâmicos usando estimadores para pequenos assintóticos T grandes e N, e você costuma encontrar esses dados em macroeconomia. Lá, você pode encontrar problemas conhecidos de séries temporais, como a não estacionariedade do painel.

Um excelente tratamento desses tópicos é fornecido em Wooldridge (2010) "Análise Econométrica de Seção Transversal e Dados de Painel".

A segunda dimensão dos dados do painel não precisa ser tempo. Poderíamos ter dados sobre gêmeos ou irmãos ou dados sobre N indivíduos respondendo a perguntas da pesquisa. Dados longitudinais, onde T é uma segunda dimensão, é sem dúvida o tipo mais comum de dados em painel e se tornou praticamente sinônimo deles.

Os painéis micro ou curtos (N grande, T pequeno) normalmente têm assintóticos que enviam N ao infinito, mantendo T fixo. Painéis macro ou longos têm N moderado e T grande, e os assintóticos tendem a manter N fixo e aumentar T ou aumentar N e T. Com micropainéis, a dependência entre unidades normalmente não é um problema porque as unidades são amostradas aleatoriamente, enquanto com painéis macro, pode ser uma preocupação real (dependência espacial entre países ou estados, por exemplo). Com os painéis de macro, você também precisa se preocupar com raízes de unidade, quebras estruturais e cointegração, que são preocupações familiares de séries temporais. Ocasionalmente, você também precisa se preocupar com problemas de seletividade (como atrito, auto-seletividade e não resposta). Quando T é longo o suficiente, até países podem desaparecer.

Eu daria uma olhada na Análise Econométrica de Dados em Painel de Baltagi , particularmente nos capítulos 8, 12 e 13. Também abrange os painéis curtos com alguns detalhes. A edição anterior também teve um volume complementar com soluções de exercícios muito legais.

É em grande parte uma questão de ênfase, pois os dois dados consistem em componentes transversais e de séries temporais.

É mais provável que os dados do painel tenham N grande e T. menor

Há mais atenção aos componentes individuais (por exemplo, lojas ao longo do tempo, consumidores ao longo do tempo) e maior probabilidade de segmentar esses componentes individuais (por exemplo, consumidores de alta renda, consumidores que passaram da média para a alta).

Os componentes individuais têm problemas de sobrevivência / substituição (os componentes saem do estudo por algum motivo e devem ser substituídos). Com os dados econométricos, é mais provável que você lide com um nível mais agregado e, geralmente, é problema de outra pessoa (por exemplo, aquelas pessoas legais do BLS) lidar com esses problemas.

Os problemas de autocorrelação surgem, mas geralmente são modelados como histórico passado e não como autocorrelação por si só, por exemplo, seu histórico anterior de compra de bombas de açúcar fosco de chocolate http://www.gocomics.com/calvinandhobbes/1986/03/22 informa a previsão futuro comportamento de compra.

Como mencionado acima, os dados do painel costumam ser usados ​​no nível individual, e não em um nível agregado, com N grande e T. pequeno. . Essa nova dimensão temporal introduz alguns novos métodos, suposições e problemas em comparação com os dados transversais (remeterei para o livro de Wooldridge para estudá-los mais de perto).

No entanto, é muito comum na economia também usar dados do painel no nível do país com N pequeno e T. grande. Isso introduz uma série de dificuldades não encontradas ao lidar com dados grandes de N e pequenos painéis T. Por exemplo, podemos ter raízes unitárias em nosso painel e também existem testes específicos de raiz unitária de painel para lidar com esse problema específico. Observe que eles têm um poder significativamente maior do que os testes de raiz unitária em séries individuais. Também poderíamos ter todos os tipos de não estacionariedade nesses painéis. Além disso, ao lidar com dados de painel com N pequeno e T grande, também podemos ter cointegração. Outra questão importante ao lidar com dados grandes e pequenos do painel N é que esses dados geralmente são para variáveis ​​econômicas no nível do país e, nesse caso, a suposição de independência é frequentemente violada e isso deve ser testado.

Portanto, os dados do painel com N grande e T pequeno introduzem uma dimensão de série temporal em comparação com os dados de seção transversal e são semelhantes à análise transversal, enquanto os painéis com T grande e N pequeno apresentam uma dimensão transversal em comparação à abordagem de série temporal e que é semelhante a análise de séries temporais.

Um excelente livro sobre dados de painel com N grande e T pequeno é "Análise Econométrica de Seção Transversal e Dados de Painel", de Wooldridge. Este livro é bastante denso e contém muitas informações em todas as páginas; portanto, você pode começar com um livro introdutório de econometria e ler a seção sobre dados do painel primeiro.

Não conheço um livro específico para painéis com T grande e N pequeno, mas existe um volume chamado: "Painéis não estacionários, cointegração de painéis e painéis dinâmicos", Baltagi, ed.

Gostaria de complementar as respostas acima com uma referência na qual você pode ler mais sobre dependência de tempo em modelos de dados em painel, conforme solicitado: Verbeek, Marno. Um guia para econometria moderna , Wiley. Há um capítulo neste livro sobre modelos de dados em painel que pode servir como uma boa introdução.

Como exemplo de pesquisa contemporânea sobre dependência de tempo nos dados do painel, você pode ler:

Fredrik NG Andersson: Dinâmica das taxas de câmbio revisitada: um teste de dados em painel da ordem de integração fracionária. Empir Econ (2014) 47: 389–409.