Investigadores en Japón y el Reino Unido y EE. UU. Han desarrollado un mejor método para modelar tipos importantes de datos económicos que pueden ser útiles para estudiar la fuerza laboral, el desarrollo económico, la salud, la macroeconomía y otros fenómenos que varían con el tiempo.
El Dr. Kazuhiko Hayakawa de la Universidad de Hiroshima y el Profesor M. Hashem Pesaran del Trinity College de Cambridge y la Universidad del Sur de California presentan su nuevo y mejorado enfoque en el Revista de Econometría .
El nuevo método mejora las técnicas existentes para modelar el tipo de datos que los economistas llaman "datos de panel", que proviene de la observación de individuos, estados, países, empresas, etc., durante varios períodos de tiempo.
Debido a que los datos del panel incluyen observaciones de múltiples individuos obtenidas durante múltiples períodos de tiempo, ofrecen ricas oportunidades para que los economistas apliquen una variedad de herramientas analíticas, explica Hayakawa. "Gracias al reciente desarrollo de la tecnología de la información, estos conjuntos de datos bidimensionales son másse recoge fácilmente que antes "
El poder de los datos del panel es que combina datos de sección transversal y dimensiones de series de tiempo que permiten a los economistas realizar análisis que serían imposibles usando cualquier tipo de datos solo.
Un ejemplo simple del uso de los datos del panel es medir el efecto de la capacitación laboral en dos grupos de personas con atributos similares, como formación académica, edad y ocupación.
Suponga que en 2015 el ingreso promedio anual del grupo A fue de 4 millones de yenes, y el de B fue de 4.5 millones de yenes. Al año siguiente, solo las personas del grupo A experimentaron capacitación laboral. Luego, en 2017, el ingreso anual deel grupo A aumentó a 5,5 millones de yenes, mientras que el del grupo B aumentó a 5 millones de yenes. Con este resultado, ¿cómo podemos medir el efecto de la capacitación laboral?
Simplemente comparar el cambio en los ingresos del grupo A no es suficiente para medir el efecto de la capacitación laboral, ya que está compuesto de muchos factores, como las condiciones comerciales, además del efecto de la capacitación laboral.
Pero a través de la comparación con el grupo B, podemos medir el efecto de la capacitación laboral de manera que 5.5 millones de yenes - 4 millones de yenes - 5 millones de yenes - 4.5 millones de yenes = 1.0 millones de yenes.puede medir con precisión lo que queremos saber utilizando los datos del panel.
El trabajo del Dr. Hayakawa se centra en modelos dinámicos de datos de panel, que a menudo se usan en estudios económicos empíricos. El enfoque dominante para estimar tales modelos se conoce como método generalizado de momentos GMM ". Sin embargo, algunos estudios anteriores han demostrado que GMMtiende a tener un rendimiento insatisfactorio ", señala.
Estas deficiencias lo llevaron a considerar otra técnica, conocida como el método de máxima verosimilitud ML. El nuevo enfoque que ha publicado ahora amplía el estudio previo del método ML para que sea útil en situaciones más realistas,El Dr. Hayakawa explica.
"Sin embargo, el trabajo estaba lejos de ser simple", señala. "Necesitábamos tener en cuenta un problema estadístico llamado problema de parámetros incidentales. Afortunadamente, pudimos demostrar que algunas propiedades del método anterior siguen siendo válidas incluso siese problema se ignora. Además, propusimos un método corregido para que pueda aplicarse en estudios económicos empíricos ".
El profesor MH Pesaran, coautor del artículo, también dice que "todavía hay espacio para mejorar el método para que sea más relevante en la práctica". Él dice que el método propuesto podría hacerse aún más sofisticado, y espera quese usará con más frecuencia en estudios empíricos.
El Dr. Hayakawa dice: "Usando datos de panel, podemos analizar el efecto de los ensayos clínicos, el efecto de los anuncios y el efecto de las políticas económicas, etc. Esperamos que más investigadores utilicen nuestros modelos en una amplia gama decampos."
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Materiales proporcionado por Universidad de Hiroshima . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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