Обоснование методов проведения исследования
В рамках данной работы будет использован метод фиксированных эффектов. Во-первых, данный метод позволяет учесть невидимые взаимосвязи между факторами, а так же личные особенности самого топ-менеджера. Данный метод встречается наиболее часто среди работ в данной области. Для сравнения модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами используется тест Хаусмана. В тесте проверяется… Читать ещё >
Обоснование методов проведения исследования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Существует три основных метода оценки панельных данных: сквозная регрессия, модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами (Wooldridge, 2011). В работе будут построены две модели, и обе будут являться моделями с фиксированными эффектами. Более подробно рассмотрим каждый метод.
Способ построения сквозной (pulled) регрессии подразумевает построение простейшей линейной модели регрессии, которая по существу, не учитывает панельную структуру данных Параметры модели (m+1) оцениваются при помощи МНК по всем n*T наблюдений, не учитывая специфику панельных данных. Использование метода оправдано, если не предполагается существование гетерогенных характеристик объектов наблюдения или моментов времени. В противном случае нарушаются предпосылки МНК об остатках.
Сквозная регрессия является наиболее простым способом оценки панельных данных, однако она не учитывает влияние некоторых индивидуальных эффектов присущих каждому объекту наблюдения в модели. Для решения данной проблемы можно воспользоваться моделью с фиксированными эффектами. В таких моделях различия в единицах наблюдения моделируются через параметры модели. Модель панельных данных с фиксированными эффектами опирается на структуру панельных данных, что позволяет учитывать неизмеримые индивидуальные различия объектов. Эти отличия называются эффектами. В данной модели эффекты интерпретируются как мешающий параметр, и оценивание направлено на то, чтобы их исключить.
Следующим методом, часто используемым для анализа панельных данных, является анализ модели со случайными эффектами. Данная модель опирается на структуру панельных данных, что позволяет учитывать неизмеримые индивидуальные различия объектов. Однако в данной модели предполагается, что индивидуальные отличия носят случайный характер.
В рамках данной работы будет использован метод фиксированных эффектов. Во-первых, данный метод позволяет учесть невидимые взаимосвязи между факторами, а так же личные особенности самого топ-менеджера. Данный метод встречается наиболее часто среди работ в данной области.
Для выбора между тремя моделями существует специальные тесты. Во-первых, для сравнения моделей сквозной регрессии и модели с фиксированными эффектами используется тест Бройша-Пагана.
Для сравнения модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами используется тест Хаусмана. В тесте проверяется следующая основная гипотеза: H0. И следующая альтернативная гипотеза: H1.