研究者のためのパネルデータ分析

オンラインセミナー参加のURL（Zoom）は申し込み後にお知らせいたします。

統計解析ソフト「Stata」をご用意ください。

 

6.研究者のためのパネルデータ分析

大規模な調査研究データであるパネルデータ分析のメリットを活かしてモデルパラメータの推定を行います。固定効果モデルとランダム効果モデルの基本的な考え方から始めて、ラグ項を用いるダイナミックモデルや非線形モデルの推定まで幅広くカバーします

 

次のスケジュールで3日間のオンラインセミナーを行います。

10時から12時

12時から13時まで休憩

13時から15時

 

セミナーで利用するテキストとサンプルデータはセミナーの行われる週の月曜日に配布します

 

◆内容

最初にパネルデータにおける線形モデルの推定から解説します。固定効果モデルとランダム効果モデルの基礎を確認します。次に回帰分析のセミナーでも学んだ操作変数法を、パネルデータで利用するための方法を紹介します。説明変数にラグ項を用いるダイナミックモデルの項目では時系列分析の基礎を押さえた上で、 Arellano-Bond推定量など、代表的な推定量の考え方を習得します。最後のセクションでは代表的な非線形回帰モデルの推定手法について説明します。

 

◆セミナーに参加することで得られるも------------------------------------------

□パネルデータ分析のメリット

□パネルデータの加工や管理するためのコマンドとテクニック

□パネルデータにおける操作変数法とGMM推定の基本的な考え方

□ダイナミックモデルを推定で利用する代表的な3つの推定量

□パネルデータにおける非線形モデルの推定手法

 

1 線形パネルデータモデル

1.1 パネルデータの特徴を理解する

1.2 固定効果モデル

1.3 ランダム効果モデル

1.4 Mundlak 回帰モデル

1.5 母集団平均モデル

1.6 練習問題1

 

2 線形モデルの応用

2.1 時間に対して一定な変数への対応

2.2 操作変数法による内生変数への対応

2.3 パネルデータにおける内生変数

2.4 Hausman-Taylor モデル

2.5 練習問題2

 

3 ダイナミックパネルデータモデル

3.1 Arellano-Bond 推定量

3.2 過剰識別と系列相関

3.3 Arellano-Bover 推定量

3.4 Blundell-Bond 推定量

3.5 練習問題3

 

4 非バランスパネルデータモデル

4.1 一元配置の非バランスパネルデータモデル

4.2 ネストした誤差要素モデル

4.3 練習問題4

 

5 非線形パネルデータモデル

5.1 プロビットおよびロジットモデル

5.2 パネルデータにおける二値の潜在変数モデル

5.3 母集団平均モデル

5.4 一般化線形モデル

5.5 ロジットモデル(固定効果モデル)

5.6 ポアソン回帰モデル

5.7 練習問題5

 

セクション4の非バランスパネルとは時系列方向の期間が均一でないことを示しています。例えば、企業の上場廃止で観測値が途中で消失したり、逆に新規の上場によりデータセットに追加される場合の推定量について考察します。何らかの原因により観測値が欠損する状況とは異なります。