Paneldaten und Paneldatenmodelle

Bei der ökonometrischen Modellierung geht man davon aus, dass die Daten in gewisser Weise gepoolt werden können. Der einfachste Fall eines linearen Paneldatenmodells ist durch y_i,t = β'x_i,t + α_i + ε_i,t gegeben, wobei ε_i,t einen unabhängig und identisch verteilten Störterm darstellt. Hier wird angenommen, dass die zu den exogenen Variablen x gehörenden Steigungsparameter β für alle Individuen i identisch sind (häufigste Annahme für die Poolbarkeit). Die Heterogenität der Individuen kommt in den unbeobachteten Individualeffekten α_i zum Ausdruck. Darin sind alle unbeobachtbaren individuenspezifischen Einflussfaktoren enthalten, die zeitinvariant sind. Je nachdem welche Eigenschaften bezügl. der Individualeffekte unterstellt werden, ergeben sich unterschiedliche Paneldatenmodelle (Fixed-Effects-Modell bzw. Random-Effects-Modell). Existieren keine Individualeffekte, so könnte man die Gleichung auch mit OLS (Kleinstquadratemethode, gewöhnliche) schätzen. In diesem Fall führt man einen sog. Simple-Pooling-Ansatz durch, da man mögliche Heterogenitäten vernachlässigt. Weiterführende Panelmethoden lassen auch individuenspezifische Steigungsparameter (Random-Coefficient-Modell) zu.

Vorteile von Paneldaten:
(1) Im Gegensatz zu Querschnittsdaten ermöglichen sie trotz unbeobachteter Heterogenität α_i der Untersuchungseinheiten konsistente Schätzungen. Die Vernachlässigung der Individualeffekte führt sonst häufig zu verzerrten Schätzungen.
(2) Paneldaten erlauben die Analyse von dynamischen Anpassungsprozessen und Wirkungsverzögerungen.
(3) Paneldaten weisen eine größere Variabililtät der Daten auf, indem sie Zeitreihen- und Querschnittsinformationen kombinieren, und vermeiden somit das häufig reinen Zeitreihenanalysen immanente Problem der Multikollinearität. Die Schätzungen weisen eine größere Präzision auf.
(4) Paneldaten erlauben Phänomene zu untersuchen, die mit reinen Zeitreihen- oder Querschnittsdaten nicht untersucht werden können. So sagt zum Beispiel die Entwicklung der gesamtwirtschaftlichen Arbeitslosenquote nichts über die individuelle Betroffenheit aus. Bei einer Arbeitslosenquote von 10 Prozent in zwei aufeinander folgenden Jahren könnten im einen Extremfall in beiden Jahren jeweils dieselben Personen, im anderen Extremfall aber ganz unterschiedliche Personen betroffen sein.