Panel Methods for Finance: A Guide to Panel Data Econometrics for Financial Applications

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 5 voturi.

Conținutul cărții:

Datele financiare sunt caracterizate de obicei de o dimensiune cronologică și o dimensiune transversală. De exemplu, putem observa informații financiare privind un grup de întreprinderi pe parcursul unui număr de ani sau putem observa randamentele tuturor acțiunilor tranzacționate la NYSE pe parcursul unei perioade de 120 de luni. În consecință, modelarea econometrică în finanțe necesită acordarea unei atenții adecvate acestor două dimensiuni ale datelor sau, ocazional, mai mult de două. Tehnicile de date de tip panel sunt dezvoltate tocmai pentru a realiza acest lucru. Această carte oferă o prezentare generală a metodelor de tip panel utilizate în mod obișnuit pentru aplicații financiare.

Utilizarea datelor de tip panel prezintă numeroase avantaje, în ceea ce privește flexibilitatea modelării econometrice și capacitatea de a controla eterogenitatea neobservată. Ea implică, de asemenea, o serie de probleme econometrice care necesită o atenție specială. Acestea includ dependența transversală, erorile standard robuste și grupate, eterogenitatea parametrilor, efectele fixe, modelele dinamice cu o dimensiune temporală scurtă, variabilele instrumentale, diferențele în diferențe și alte abordări pentru inferența cauzală.

După un capitol introductiv care trece în revistă modelul clasic de regresie liniară, acordând o atenție deosebită utilizării acestuia într-un context de date panel, inclusiv mai mulți estimatori standard (OLS grupat, Fama-MacBeth, efecte aleatorii, prima diferență, efecte fixe), cartea continuă cu o tratare mai elaborată a abordărilor privind efectele fixe. În timp ce estimatorii cu prima diferență și cu efecte fixe sunt atractivi datorită eliminării eterogenității neobservate invariabile în timp (de exemplu, calitatea managerului, cultura întreprinderii), coerența acestor estimatori impune o exogeneitate strictă a variabilelor explicative (pentru un număr finit de perioade de timp). Acest lucru este adesea încălcat în practică, de exemplu, o variabilă explicativă care explică performanța întreprinderii poate fi parțial determinată de performanța istorică a întreprinderii. Un caz evident în care această ipoteză este încălcată apare atunci când modelul conține o variabilă dependentă întârziată. Un capitol separat se va concentra asupra modelelor dinamice, care au primit o atenție deosebită în literatura de specialitate, de asemenea în contextul aplicațiilor financiare, cum ar fi dinamica opțiunilor privind structura capitalului. Estimarea se bazează în principal pe variabile instrumentale sau pe tehnici GMM. Identificarea și estimarea acestor modele sunt adesea fragile, iar proprietățile pe eșantioane mici pot fi dezamăgitoare.

Cartea continuă cu un capitol privind modelele cu variabile dependente limitate, inclusiv modelele de răspuns binar. Dependența transversală care este probabil să fie prezentă complică estimarea, iar autorul discută estimarea grupată, efectele aleatorii și abordările cu efecte fixe, inclusiv posibilitatea de a include variabile dependente întârziate. Acest capitol va discuta, de asemenea, problemele legate de atriție și de selecția eronată a eșantioanelor, precum și de panourile dezechilibrate în general.

Identificarea efectelor cauzale în lucrările empirice bazate pe date neexperimentale reprezintă adesea o provocare, iar inferența cauzală a primit o atenție substanțială în literatura recentă. Disponibilitatea datelor panel joacă un rol important în multe abordări. Pornind de la abordări simple ale diferențelor în diferențe, un capitol dedicat analizează estimatorii cu variabile instrumentale, potrivirea și scorurile de propensiune, discontinuitatea regresiei și abordări conexe.