Cuándo utilizar modelos de datos de panel dinámicos

Question

Hace poco me comentaron que debería utilizar un modelo de datos de panel dinámico en lugar de uno estático porque es probable que mi resultado esté correlacionado en serie. Supongo que tiene sentido para mi aplicación, pero también me hizo pensar que esta crítica es probablemente válida para prácticamente todos los resultados económicos observados en un entorno de panel. Consideremos la demanda, la oferta, el desempleo, los ingresos, la educación, el crecimiento, la inflación, los tipos de interés, la deuda, los precios de los bonos, la productividad, etc. Para todas estas variables, yo diría intuitivamente que la situación en el periodo anterior es uno de los determinantes más importantes de las realizaciones en el periodo actual.

Así que, en la práctica, ¿cómo decidimos entre una especificación de panel estática y una dinámica?

Answer 1

El tema que plantea OP siempre me ha molestado. Ahora creo que todo depende del objetivo del estudio y de si quiere para controlar $y_{it-1}$ o no. Hay ejemplos en contra de los modelos dinámicos.

Como ejemplo, supongamos que queremos medir cuánto ha aumentado el precio una colusión (estimación del daño). ¿Queremos incluir $\ln p_{it-1}$ ¿en ese caso? No lo creo, porque $p_{it-1}$ también puede verse afectada por la colusión y la variable dependiente retardada se comería la mayor parte del efecto de la colusión. La mayoría de los efectos del tratamiento serán similares.

Como otro ejemplo, supongamos que queremos determinar cómo se relaciona la pobreza con las características observadas (mediante una comparación individual cruzada [BE] o temporal [FE] o ambas [RE o POLS]). ¿Queremos controlar los ingresos del año pasado en la ecuación de los ingresos de este año? Yo no lo haría. Mi objetivo es explicar cómo las características observadas (no los ingresos anteriores) determinan los ingresos actuales. No quiero controlar por $y_{it-1}$ y los modelos dinámicos serían inapropiados.

Los anteriores son dos ejemplos, y creo que hay muchos más.

Por cierto, me gustaría añadir que la correlación serial en $e_{it}$ no sugiere necesariamente un modelo dinámico. La especificación correcta de un modelo estático no requiere la descorrelación serial en $e_{it}$ . Un modelo estático puede estar perfectamente bien especificado incluso cuando $e_{it}$ está correlacionada serialmente siempre que los regresores (o los instrumentos) sean estrictamente exógenos con respecto a $(e_{i1}, \ldots, e_{iT})$ los errores idiosincrásicos.