Was ist unbeobachtete Heterogenität?
Die Heterogenität der Individuen kommt in den unbeobachteten Individualeffekten αi zum Ausdruck. Darin sind alle unbeobachtbaren individuenspezifischen Einflussfaktoren enthalten, die zeitinvariant sind.
Was ist ein Paneldatensatz?
Balancierte Daten („balanced panel data“) stellen einen idealtypischen Datensatz dar, bei dem für alle Individuen alle Daten für alle Zeitpunkte vorliegen. Sie sind statistisch etwas leichter zu beschreiben.
Was ist Pooled OLS?
ordinary least squares estimation, kurz OLSE) auch als gepoolte Kleinste-Quadrate-Schätzung (engl. pooled OLS) bezeichnet, weil die Paneldaten gepoolt (über beide Gruppen zusammengefasst) werden, d. h. Die Kleinste-Quadrate-Schätzung ist im Modell mit zufälligen Effekten deswegen nicht notwendigerweise effizient.
Wann Random Effects Model?
Wann kann man ein Random Effects-Modell anwenden? Das hat vor allem zur Folge, dass die erklärenden Variablen von der unbeobachteten Heterogenität unabhängig sein müssen.
Wann Fixed Effects Model?
Ein Fixed Effects-Modell nimmt letztlich an, dass konstante, zeitinvariante oder „fixe“ Eigenschaften der Individuen keine Gründe für Veränderungen darstellen können und kontrolliert diese.
Was ist Panelmortalität?
Panelmortalität kann zum Problem bei Panels werden, die als wiederholte Befragung derselben Stichprobe im Zeitverlauf angelegt sind, da sich infolge des Ausscheidens einzelner Teilnehmer die Zusammensetzung der Stichprobe verändert bzw. die Zahl der Befragten im Zeitablauf abnimmt.
Was ist eine Pooled OLS Regression?
Den Einfluss des Alters auf die Zahl der Onlinekäufe kannst Du mithilfe einer einfachen linearen Regression und der Methode der kleinsten Quadrate schätzen. Deshalb werden gepoolte Modelle in der Regel als Pooled OLS (Ordinary Least Squares) bezeichnet.
Warum Fixed Effects Model?
Wichtig und vorteilhaft ist dabei, dass in einem Fixed Effects-Modell die individuelle, unbeobachtete Heterogenität von den erklärenden Variablen abhängig sein kann. Dann ist ein Fixed Effects-Modell die statistisch bessere Wahl gegenüber einem Modell mit zufälligen Effekten ist.
Was sind feste Effekte?
Der Begriff feste Effekte wird im Zusammenhang mit Varianzanalysen zur Bezeichnung von Faktoren in einem ANOVA-Design verwendet, deren Stufen durch den Forscher festgelegt werden (im Gegensatz zu zufälligen Effekten, die zufällig aus einer Grundgesamtheit aller möglichen Stufen ausgewählt werden).