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2012 | OriginalPaper | Chapter

9. Ökonometrische Prognoseverfahren für Paneldaten

Authors : Christian Aßmann, Susanne Rässler, Katja Wolf

Published in: Prognoserechnung

Publisher: Physica-Verlag HD

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Zusammenfassung

Wiederholungsbefragungen von mehreren Individuen zu wiederkehrenden Zeitpunkten liefern einen reichhaltigen Datenschatz, die sogenannten Paneldaten. Die zweidimensionale Struktur von Paneldaten, bei denen für eine bestimmte Gruppe von Querschnittseinheiten (dies können etwa Personen, Haushalte oder Betriebe sein) interessierende Variablen an mehreren Zeitpunkten erhoben werden, erlaubt die Anwendung reichhaltigerer und realistischerer ökonometrischer Spezifikationen als dies bei Verwendung von Querschnitts- oder Zeitreihendaten allein der Fall wäre (vgl. z.B. [17]). So ermöglicht die Analyse von Paneldaten unter anderem, unbeobachtete zeitkonstante Unterschiede zwischen den einzelnen Querschnittseinheiten innerhalb des Modells zu kontrollieren. Dies gilt sowohl für systematische als auch unsystematische Formen solch einer individuenspezifischen Heterogenität. Bekannte Beispiele für deutsche Paneldaten sind etwa das Sozioökonomische Panel (SOEP), das Nationale Bildungspanel (NEPS) oder das IAB-Betriebspanel. Weitere Beispiele betriebswirtschaftlicher Natur (GfK-Panel) finden sich in Kapitel 19 dieses Buches.

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Footnotes
1
Zeitspezifische erklärende Variablen werden nicht gesondert aufgeführt, sind aber ohne Probleme in die Betrachtung einzubeziehen.
 
2
Eine Variation der Koeffizienten zwischen den Zeitpunkten ist ebenso möglich. Dies wird aber im Folgenden nicht separat betrachtet.
 
3
Für eine ausführliche Darstellung der anderen Modellspezifikationen siehe [29].
 
4
An dieser Stelle ist zu erwähnen, dass sowohl im Random- als auch im Fixed-Effects-Modell stets von der mittleren bedingten Unabhängigkeit der gewöhnlichen Störgröße \(\varepsilon _{{it}}\) der erklärenden Variablen ausgegangen wird.
 
5
Ein semiparametrischer Ansatz im Rahmen dichotomer Variablen wird von [19] diskutiert, Anwendungen finden sich bei [10] und [12].
 
6
Gewöhnlich zeichnet sich ein Paneldatensatz durch geringes \(T\), d. h. nur wenige Zeitpunkte, und großes \(N\), d. h. viele Querschnittsbeobachtungen, aus.
 
7
vgl. hierzu z. B. [29]
 
8
Analoges gilt für Modelle mit zeitspezifischen Koeffizienten. Hier ist nur eine Prognose für unbeobachtete Querschnittseinheiten möglich, nicht aber für zukünftige Zeitpunkte.
 
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Metadata
Title
Ökonometrische Prognoseverfahren für Paneldaten
Authors
Christian Aßmann
Susanne Rässler
Katja Wolf
Copyright Year
2012
Publisher
Physica-Verlag HD
Book
Prognoserechnung

Print ISBN: 978-3-7908-2796-5

Electronic ISBN: 978-3-7908-2797-2

Copyright Year: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-7908-2797-2_9