Estimasi Efek Tetap dan Inkonsistensi

Pertimbangkan estimasi fungsi regresi populasi berikut ini: $ G {Y_ {it}} = {\ beta _0} + {\ beta _1} IN {F_ {it}} + {\ beta _2} DE {M_i} + {\ beta _3} POI {L_t} + {\ varepsilon _ {it}} $

Dimana: $ GY_ {it} $ = persentase pertumbuhan PDB riil per kapita di negara $ i $ di tahun $ t $

$ INF_ {it} $ = tingkat persentase inflasi di suatu negara $ i $ di tahun $ t $

$ DEM_i $ = 1 jika negara $ i $ adalah demokrasi, 0 sebaliknya

$ POIL_t $ = indeks harga minyak mentah di pasar dunia.

Jika Anda menjelajahi estimasi dengan efek tetap baik untuk negara dan selama bertahun-tahun pengamatan. Koefisien mana dalam model di atas yang dapat diperkirakan? Misalkan INF dan POIL berkorelasi dari waktu ke waktu, dan INF berkorelasi dengan DEM lintas negara. Apakah variabel yang dihilangkan dalam hasil estimasi efek tetap perkiraan yang tidak konsisten? Mengapa?

Dugaan saya adalah bahwa perkiraannya bias dan konsisten, tetapi saya belum dapat menemukan alasannya.

— Jaffar
sumber

Bias variabel yang dihilangkan tidak mengarah pada perkiraan yang tidak konsisten dalam kasus ini, karena kami memisahkan efek variabel yang dihilangkan sehubungan dengan waktu dan lintas negara. Jika itu masalahnya maka anggaplah bahwa variabel yang dihilangkan hanya berkorelasi lintas waktu. Apakah efek tetap tidak sesuai dalam kasus ini? Dan bagaimana seharusnya regresi diperkirakan?

— Jaffar

Anda tidak dapat mengidentifikasi dampak harga minyak ketika Tahun FE diterapkan, karena harga minyak dunia berkorelasi sempurna dengan Efek Tetap tahun.
Anda tidak dapat mengidentifikasi indikator demokrasi jika negara Anda tidak mengubah nilainya dalam periode pengamatan Anda.

Untuk variabel lain, harus dimungkinkan untuk mendapatkan estimasi. Anda harus menerapkan sampel yang cukup besar untuk menghindari masalah collinearity (sth seperti 100 negara, 50 tahun). Masalah lebih lanjut dengan model Anda adalah kausalitas terbalik, yaitu apakah pertumbuhan menyebabkan inflasi?

— E. Sommer
sumber

Ya tetapi multikolinieritas tidak mengarah pada perkiraan yang tidak konsisten, melainkan standar deviasi dari koefisien meningkat. Apakah bias variabel yang dihilangkan mengarah pada perkiraan yang konsisten dalam kasus ini, karena kami memisahkan efek dari variabel yang dihilangkan sehubungan dengan waktu dan lintas negara? Jika itu masalahnya maka anggaplah bahwa variabel yang dihilangkan hanya berkorelasi lintas waktu. Apakah efek tetap tidak sesuai dalam kasus ini? Dan bagaimana seharusnya regresi diperkirakan?

— Jaffar

Itu tergantung pada variabel yang dihilangkan yang ada dalam pikiran Anda. Jenis regresi tingkat makro seperti ini jarang dilakukan saat ini karena mereka rentan terhadap jutaan masalah endogenitas dan Anda akan kesulitan meyakinkan siapa pun bahwa Anda menunjukkan semacam kausalitas di sini. Dalam regresi pertumbuhan, orang biasanya menambahkan pertumbuhan dari periode sebelumnya sebagai kontrol. Tetapi model dinamis ini datang dengan masalah mereka sendiri. Pengalaman pribadi saya adalah bahwa model-model semacam ini sangat sensitif untuk mengubah periode waktu atau jumlah negara.

— E. Sommer