Paneldatenanalysen

Paneldatenanalysen befassen sich mit Daten, in denen dieselben Einheiten über mehrere Zeitperioden beobachtet werden. Typischerweise liegt ein Datensatz mit i = 1,...,N Einheiten und t = 1,...,T Perioden vor; Panels können ausgewogen oder unausgewogen sein. Vorteile der Paneldatenanalyse sind die Kontrolle zeitinvarianter unbeobachteter Heterogenität, eine erhöhte Informationsbasis und die Möglichkeit, Dynamiken sowie kausale Effekte besser zu identifizieren. Herausforderungen umfassen potenzielle Endogenität, Modellmisspecification und Probleme bei wenigen Zeitperioden (Nickell-Bias) in dynamischen Modellen.

Zu den Grundmodellen gehören der Pooled-OLS-Ansatz, Fixed-Effects- und Random-Effects-Modelle. Pooled OLS ignoriert zeitinvariante unbeobachtete Unterschiede zwischen Einheiten. Fixed Effects entfernen zeitinvariante Effekte durch Mittelung oder Differenzierung, sodass Koeffizienten der zeitinvarianten Regressoren nicht identifiziert werden. Random Effects nutzen eine GLS-Schätzung unter der Annahme, dass die Einheiten-Effekte unkorreliert mit den Regressoren; der Hausman-Test dient der Entscheidung zwischen FE und RE, während der Breusch-Pagan-Li-Test die Relevanz von Random Effects gegen Pooling prüft.

Dynamische Panelmodelle berücksichtigen lagged abhängige Variablen; aufgrund des Nickell-Bias kommen Difference- oder System-GMM-Schätzungen zum Einsatz (Arellano-Bover, Blundell-Bond), die Endogenität adressieren und Instrumente verwenden. Endogenität, Messfehler und die Vergabe von Instrumenten erfordern deren Validität mit Tests wie dem Hansen- oder Sargan-Test zu beurteilen.

Bei Paneldaten ist weiter zu beachten, ob das Panel ausgewogen ist, wie Missing Data gehandhabt werden und wie man Autokorrelation sowie Heteroskedastizität testet. Anwendungen finden sich in Wirtschaftswissenschaften, Politikwissenschaften, Soziologie und verwandten Bereichen, zum Beispiel zur Messung von Produktivität, Politikwirkungen oder Verhaltensänderungen. Übliche Software umfasst Stata, R und Python-Pakete wie plm bzw. linearmodels.