Econometria
BACEN - 2013 - ÁREA 3 - QUESTÃO 73
73 - O modelo de regressão de dados em painel, representado por yit=x′itβ+z′iα+εit atribui flexibilidade à modelagem de diferenças no comportamento entre indivíduos; o modelo de efeitos aleatórios é mais indicado se o objetivo da análise de painel for evitar efeitos não observados.
Resolução:
Vamos começar entendendo alguns conceitos.
Os dados em painel podem ser chamados de painel balanceado ou painel desbalanceado.
Painel balanceado é quando cada unidade do corte transversal (empresas, indivíduos) tem o mesmo número de observações. Painel desbalanceado ocorre se cada unidade tiver um número diferente de observações.
Também temos os termos painel curto e painel longo. Em um painel curto, o número de sujeitos de corte transversal, N, é maior que o número de períodos de tempo, T. Em um painel longo, T é maior que N. À medida que tivermos um painel curto ou longo, escolheremos a técnica de estimação adequada.
Quais são as opções? Há quatro possibilidades:
1) Modelo MQO para dados empilhados (pooled data). Simplesmente empilhamos todas as observações e estimamos uma regressão ''grande'', desprezando a natureza de corte transversal e de séries temporais de nossos dados.
2) O modelo de mínimos quadrados com variáveis dummies para efeitos fixos (MQVD). Combinamos todas as observações, mas deixamos que cada unidade de corte transversal tenha sua própria variável dummy (intercepto).
3) O modelo de efeitos fixos dentro de um grupo (fixed effects within-grup model). Combinamos todas as observações, mas para cada empresa (ou qualquer que seja) expressamos cada variável como um desvio de seu valor médio e, então, estimamos uma regressão de MQO contra esses valores corrigidos para a média.
4) O modelo de efeitos aleatórios (MEA). Ao contrário do modelo MQDV, em que permitimos que cada empresa aérea tenha seu próprio valor de intercepto, pressupomos que os valores de intercepto sejam extraídos aleatoriamente de uma população bem maior.
Dentre esses modelos, o mais indicado se o objetivo da análise de painel for evitar efeitos não observados é o MQVD.
Os dados em painel podem ser chamados de painel balanceado ou painel desbalanceado.
Painel balanceado é quando cada unidade do corte transversal (empresas, indivíduos) tem o mesmo número de observações. Painel desbalanceado ocorre se cada unidade tiver um número diferente de observações.
Também temos os termos painel curto e painel longo. Em um painel curto, o número de sujeitos de corte transversal, N, é maior que o número de períodos de tempo, T. Em um painel longo, T é maior que N. À medida que tivermos um painel curto ou longo, escolheremos a técnica de estimação adequada.
Quais são as opções? Há quatro possibilidades:
1) Modelo MQO para dados empilhados (pooled data). Simplesmente empilhamos todas as observações e estimamos uma regressão ''grande'', desprezando a natureza de corte transversal e de séries temporais de nossos dados.
2) O modelo de mínimos quadrados com variáveis dummies para efeitos fixos (MQVD). Combinamos todas as observações, mas deixamos que cada unidade de corte transversal tenha sua própria variável dummy (intercepto).
3) O modelo de efeitos fixos dentro de um grupo (fixed effects within-grup model). Combinamos todas as observações, mas para cada empresa (ou qualquer que seja) expressamos cada variável como um desvio de seu valor médio e, então, estimamos uma regressão de MQO contra esses valores corrigidos para a média.
4) O modelo de efeitos aleatórios (MEA). Ao contrário do modelo MQDV, em que permitimos que cada empresa aérea tenha seu próprio valor de intercepto, pressupomos que os valores de intercepto sejam extraídos aleatoriamente de uma população bem maior.
Dentre esses modelos, o mais indicado se o objetivo da análise de painel for evitar efeitos não observados é o MQVD.
Gabarito: Errado
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