패널자료모형의 추정에서 효율성의 손실과 그 해결방법
Efficient Estimation Methods for Panel Data Models
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초록
패널자료모형을 편의없이 추정하기 위해서는 관측단위 사이의 차이를 조정하는 것이 필요하다. 이 차이가 모든 시점에서 일정하다고 가정하는 경우에는 차분변형을 적용하여 이를 제거할 수 있으며, 시점에 따라 변할 수 있도록 가정을 완화할 수 있으면 준차분변형으로 제거한다. 본 연구의 목적은, 차분변형에 의한 추정방법은 현실에서 흔히 접할 수 있는 상황에서 추정의 효율성이 떨어질 수 있음을 지적하고, 그에 대한 해결방법으로 준차분변형을 제시하는 것이다. 주어진 모형에서 생성된 자료뿐 아니라 아시아 국가들로부터 수집한 관광산업과 경제성장에 관한 패널자료를 분석한 결과에 근거하여, 준차분변형을 적용하였을 때 추정의 효율성을 높일 수 있고 그 결과 인과관계의 검정에서 유의성을 높일 수 있다고 결론 내릴 수 있다. JEL 분류번호: C1, C2, L83
Abstract
For a consistent estimation of panel data models, it is required to control for the differences between observational units. The quasi-differencing (QD) and the first-differencing (FD) approaches are designed to control for the unit-specific differences. The difference between the two approaches is whether individual effects are time-varying or not. The objective of this study is to compare the QD and FD approaches with a focus on estimation efficiency. Empirical results herein support the superiority of the QD approach over the FD approach for estimation and test of panel data models. JEL Classification Number: C1, C2, L83
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