Panel Data Econometrics: Modelling and Estimation
Autor: Olaf Hübler
Nummer: 319, Aug 2005, pp. 36
JEL-Class: C14, C23, C24, C25
Abstract:
This paper presents a survey on panel data methods in which Iemphasize new developments. Inparticular, linear multilevel models with a new variant are discussed. Furthermore, non-linear, nonparametric and semiparametric models are analyzed. In contrast to linear models there do not exist unified methods for nonlinear approaches. In this case FEM are dominated by CML methods. Under REM assumptions it is often possible to use the ML method directly. As alternatives GMM and simulated estimators exist. If the nonlinear function is not exactly known, nonparametric or semiparametric methods should be preferred.
Zusammenfassung:
Der Beitrag gibt einen Überblick über Methoden zur Paneldatenanalyse, wobei neuere Methoden im Vordergrund stehen. Insbesondere werden lineare Mehrebenenmodelle unter Berücksichtigung einer neuen Variante diskutiert. Aßerdem ist die Analyse auf nichtlineare, nicht- und semiparametrische Verfahren ausgerichtet. Im Gegensatz zu linearen Modellen existiert bei nichtlinearen Ansätzen keine einheitliche Schätzstrategie. Im Falle von Fixed-Effects-Modellen dominiert die bedingte ML-Methode. Unter den Annah men eines Random-Ansatzes ist es oft möglich, die ML-Methode direkt zu nutzen. Alternativen bilden GMM-Schätzer und simulierte Schätzer. Wenn die nichtlineare Funktion nicht genau bekannt ist, sind nicht- oder semiparametrische Schätzer zu präferieren.
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