Panel data - 1 - an Intro

(Comments)

What is Panel data?

Panel data are also called longitudinal data or cross-sectional time-series data. These longitudinal data have “observations on the same units in several different time periods” (Kennedy, 2008: 281);

What construct Panel data?

A panel data set has multiple entities, each of which has repeated measurements at different time periods. Panel data may have individual (group) effect, time effect, or both, analyzed by fixed effect and/or random effect models. U.S. Census Bureau’s Census 2000 data at the state or county level are cross-sectional but not time-series, while annual sales figures of Apple Computer Inc. for the past 20 years are time series but not cross-sectional.

The cumulative Census data at the state level for the past 20 years are longitudinal. If annual sales data of Apple, IBM, LG, Siemens, Microsoft, Sony, and AT&T for the past 10 years are available, they are panel data. The National Longitudinal Survey of Labor Market Experience (NLS) and the Michigan Panel Study of Income Dynamics (PSID) data are cross-sectional and time-series, while the cumulative General Social Survey (GSS) and American National Election Studies (ANES) data are not in the sense that individual respondents vary across survey year.

The benefit of Panel data

As more and more panel data are available, many scholars, practitioners, and students have been interested in panel data modeling because these longitudinal data have more variability and allow exploring more issues than cross-sectional or time-series data alone (Kennedy, 2008: 282). Baltagi (2001) puts, “Panel data give more informative data, more variability, less collinearity among the variables, more degrees of freedom and more efficiency” (p.6). Given well-organized panel data, panel data models are definitely attractive and appealing since they provide ways of dealing with heterogeneity and examine fixed and/or random effects in the longitudinal data.

How to prepare panel data?

However, panel data modeling is not as easy as it sounds. A common misunderstanding is that fixed and/or random effect models should always be employed whenever your data are arranged in the panel data format. The problems of panel data modeling, by and large, come from 1) panel data themselves, 2) modeling process, and 3) interpretation and presentation of the result. Some studies analyze poorly organized panel data (in fact, they are not longitudinal in a strong econometric sense) and some others mechanically apply fixed and/or random effect models in haste without considering the relevance of such models. Careless researchers often fail to interpret the results correctly and to present them appropriately. 

References

Baltagi, Badi H. 2001. Econometric Analysis of Panel Data. Wiley, John & Sons.

Baltagi, Badi H., and Young-Jae Chang. 1994. "Incomplete Panels: A Comparative Study of Alternative Estimators for the Unbalanced One-way Error Component Regression Model." Journal of Econometrics, 62(2): 67-89.

Breusch, T. S., and A. R. Pagan. 1980. "The Lagrange Multiplier Test and its Applications to Model Specification in Econometrics." Review of Economic Studies, 47(1):239-253.

Cameron, A. Colin, and Pravin K. Trivedi. 2005. Microeconometrics: Methods and Applications. New York: Cambridge University Press.

Cameron, A. Colin, and Pravin K. Trivedi. 2009. Microeconometrics Using Stata. TX: Stata Press. Chow, Gregory C. 1960. "Tests of Equality Between Sets of Coefficients in Two Linear Regressions." Econometrica, 28 (3): 591–605. Regressions" Eti, 28 (3): 591605
Freund, Rudolf J., and Ramon C. Littell. 2000. SAS System for Regression, 3rd ed. Cary, NC: SAS Institute.

Fuller, Wayne A. and George E. Battese. 1973. "Transformations for Estimation of Linear Models with Nested-Error Structure." Journal of the American Statistical Association, 68(343) (September): 626-632. Fuller, Wayne A. and George E. Battese. 1974. "Estimation of Linear Models with CrossedError Structure." Journal of Econometrics, 2: 67-78.

Greene, William H. 2007. LIMDEP Version 9.0 Econometric Modeling Guide 1. Plainview, New York: Econometric Software. Greene, William H. 2008. Econometric Analysis, 6th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Hausman, J. A. 1978. "Specification Tests in Econometrics." Econometrica, 46(6):1251-1271. 1271
Kennedy, Peter. 2008. A Guide to Econometrics, 6th ed. Malden, MA: Blackwell Publishing SAS Institute. 2004.

SAS/ETS 9.1 User’s Guide. Cary, NC: SAS Institute. SAS Institute. 2004.

SAS/STAT 9.1 User’s Guide. Cary, NC: SAS Institute. Stata Press. 2010.

Stata Base Reference Manual, Release 11. College Station, TX: Stata Press. Stata Press. 2010.

Stata Longitudinal/Panel Data Reference Manual, Release 11. College Station, TX: Stata Press. Suits,

Daniel B. 1984. “Dummy Variables: Mechanics V. Interpretation.” Review of Economics & Statistics, 66 (1):177-180.

Swamy, P. A. V. B. 1970. “Efficient Inference in a Random Coefficient Regression Model.” Econometrica, 38: 311-323.

Uyar, Bulent, and Orhan Erdem. 1990. "Regression Procedures in SAS: Problems?" American Statistician, 44(4): 296-301. Problems?" AiSttitii, 44(4): 296301
Wooldridge, Jeffrey M. 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. 2nded. Cambridge, MA: MIT Press

Feel got helped, support the blog by buying me a coffee 

Currently unrated

Comments

Riddles

22nd Jul- 2020, by: Editor in Chief
524 Shares 4 Comments
Generic placeholder image
20 Oct- 2019, by: Editor in Chief
524 Shares 4 Comments
Generic placeholder image
20Aug- 2019, by: Editor in Chief
524 Shares 4 Comments
10Aug- 2019, by: Editor in Chief
424 Shares 4 Comments
Generic placeholder image
10Aug- 2015, by: Editor in Chief
424 Shares 4 Comments

More News  »

Elektabilitas cawapres 2024, Erick Thohir paling atas

Recent news

Jelang Pilpres 2024, sejumlah nama telah teridentifikasi dan mendapat dukungan publik. Tiga teratas capres sejauh ini adalah Anies Baswedan, Ganjar Pranowo, dan Prabowo Subianto. Ketiganya memang telah mengantongi dukungan dari beberapa partai politik. Namun, dukungan pada ketiganya tampak masih belum ajeg. Hal ini menunjukkan bahwa preferensi publik juga belum ajeg, masih rentan terhadap perkembangan situasi politik maupun kondisi lain.

read more
3 weeks, 4 days ago

Perbedaan pandangan Dr Soepomo, Muh Yamin, dan Soekarno terhadap UUD 45

Recent news

Sebelum negara Indonesia merdeka, terdapat berbagai organisasi seperti BPUPKI. Di BPUPKI sendiri ada beragam peristiwa bersejarah. Misalnya adalah lahirnya pandangan Mohammad Yamin, Soepomo, dan Ir. Soekarno terhadap negara merdeka.
Pandangan ini lahir pada Sidang BPUPKI I di tanggal 29 Mei sampai 1 Juni 1945. Nantinya, pandangan ini akan berpengaruh terhadap kehidupan bangsa dan negara Indonesia setelah merdeka

Pandangan Mohammad Yamin, Soepomo, dan Ir. Soekarno terhadap Negara Merdeka pada Sidang BPUPKI

Mengutip buku IPS Terpadu – Jilid 2B, Sri Pujiastuti, dkk (2007:3), BPUPKI adalah singkatan dari Badan Penyelidik Usaha-Usaha Persiapan Kemerdekaan Indonesia. BPUPKI lahir akibat janji PM Koiso untuk memerdekakan Indonesia agar Indonesia mau membantu Jepang melawan sekutu.
Seperti yang telah disinggung sebelumnya, terdapat berbagai hal yang terjadi selama BPUPKI terbentuk. Contohnya adalah lahirnya pandangan Mohammad Yamin, Soepomo, dan Ir. Soekarno terhadap negara merdeka pada Sidang BPUPKI I. Berikut penjelasannya:

1. Mohammad Yamin

Mohammad Yamin berpidato pada tanggal 29 Mei 1945, yakni pada hari pertama Sidang BPUPKI I. Dalam pidato tersebut, Mohammad Yamin mengemukakan bahwa Indonesia harus merdeka berdasarkan peradaban bangsa sendiri, buka meniru negara lainnya.
Selain itu, beliau juga mengatakan bahwa Indonesia yang akan dibentuk meruppakan negara rakyat dalam suatu republik. Negara ini dipimpin oleh kepala negara pilihan serta dijalankan oleh kementerian dan bertanggung jawab pada majelis musyawarah

2. Soepomo

Soepomo menyatakan pandangannya akan negara merdeka pada tanggal 31 Mei 1945. Beliau berpendapat mengenai konsep negara integralistik yang mempunyai beberapa ciri-ciri, yakni:
  • Negara merupakan pengejawantahan secara organik oleh warga negara

read more
4 weeks, 1 day ago

Sepuluh fakta menarik tentang Jepang yang banyak orang belum tahu

Recent news

Berikut adalah 10 fakta menarik tentang Jepang yang mungkin tidak banyak diketahui orang:

read more
4 weeks, 1 day ago

Kumpulan rumus rumus fisika

Recent news

Rumus-rumus Fisika memang terkadang sulit dipahami. Butuh ketelitian dan kesabaran dalam mencerna setiap pembahasannya. Sobat notafraid yang mungkin berencana masuk IPA atau sudah masuk jurusan tersebut pasti merasakan hal seperti itu.

read more
1 month ago

Pemberi dividien terbesar di 2023

Recent news
1 month ago

Daftar kampus dengan akreditasi unggul 2023 di Indonesia

Recent news

Hi Notafraiders berencana kuliah di kampus swasta? Nah, data universitas swasta dengan akreditasi unggul ini bisa jadi salah satu pertimbangan memilih kampus.
Berdasarkan Peraturan BAN-PT Nomor 1 Tahun 2020, akreditasi perguruan tinggi yang sudah dilakukan dengan Instrumen Akreditasi Perguruan Tinggi (IAPT) 3.0 menggunakan jenis Unggul, Baik Sekali, dan Baik.

Sementara itu, akreditasi kampus yang masih menggunakan Instrumen Akreditasi 7 Standar memiliki jenis akreditasi A, B, dan C.


Akreditasi unggul berarti perguruan tinggi atau prodi sudah menetapkan dan memenuhi standar yang sangat jauh melampaui Standar Nasional Pendidikan Tinggi (SN-Dikti) secara kuantitatif dan kualitatif, atau secara vertikal dan horizontal.

Sedangkan akreditasi baik sekali berarti perguruan tinggi atau prodi sudah menetapkan dan memenuhi standar yang jauh melampaui SN-Dikti.

Berdasarkan data BAN-PT, berikut kampus swasta dengan akreditas unggul.

Universitas Swasta Akreditasi Unggul

read more
1 month, 2 weeks ago

Mengenal Galaksi

Recent news

Pengertian Galaksi dan Karakteristik serta Jenis-jenis Galaksi – Galaksi (Galaxy) adalah struktur astronomi raksasa yang terdiri dari kumpulan bintang, planet, gas, debu, dan materi gelap, yang disatukan bersama oleh gravitasi. Galaksi merupakan salah satu bentuk dasar dari struktur kosmos dan kemungkinan terdapat ratusan miliar atau bahkan triliunan galaksi di alam semesta yang luas ini.

read more
1 month, 2 weeks ago

Peran ilmu sains dalam pekerjaan manager

Recent news

Pengantar: Manajer adalah individu yang memiliki tanggung jawab mengatur, mengawasi, dan memimpin aktivitas organisasi atau tim untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Dalam melaksanakan tugasnya, manajer mengandalkan berbagai aspek ilmu sains yang mendukung pengambilan keputusan yang efektif, perencanaan strategis, dan pelaksanaan tugas-tugas manajemen. Dalam postingan blog ini, kita akan menjelaskan bagaimana ilmu sains berkontribusi dalam pekerjaan manajer dan mengapa pengetahuan ini penting dalam mencapai keberhasilan organisasi.

read more
1 month, 3 weeks ago

More News »

Generic placeholder image

Collaboratively administrate empowered markets via plug-and-play networks. Dynamically procrastinate B2C users after installed base benefits. Dramatically visualize customer directed convergence without