Actualmente estoy escribiendo una tesis de maestría donde miro el poder predictivo de la búsqueda de Google de volumen en la predicción del movimiento de los noruegos Mercado de valores (Oslo Børs). Estoy usando la búsqueda de Google índice de volumen (SVI) como un predictor (con otras variables de control) en la regresión en contra de tres medidas: el stock de retorno, el volumen de operaciones y la volatilidad. Mi muestra consiste 28 empresas de la OBX índice. La regresión se basa tanto de corte transversal y de series de tiempo de datos, de modo que es necesario organizar los datos como datos de panel para analizar ambos tipos de datos simultáneamente. Panel de análisis de los datos se lleva a cabo normalmente con efectos fijos o de efectos aleatorios. Y corremos el Hausman test para ver cual de las dos debe ser aplicado. Así que para mi la pregunta, independientemente de lo que la Hausmen prueba dice, en mi caso cual de los dos efectos se deben aplicar? O que uno tendría más sentido para ser aplicado?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
De hecho, estoy seguro de tu pregunta.
Tanto el de efectos fijos y de efectos aleatorios modelos dependerá de los supuestos que se realicen.
Para mantenerlo simple, en el modelo de efectos Fijos: todas las diferencias individuales son capturados por las diferencias en la intersección de parámetro.
En el modelo de efectos Aleatorios: todas las diferencias individuales son capturados por la intersección de los parámetros, pero las diferencias individuales son tratadas como al azar en lugar de fijo.
Si los efectos aleatorios están presentes, es preferible por varias razones, incluyendo,
1) El estimador de efectos aleatorios tiene en cuenta la muestreo aleatorio proceso por el cual los datos fueron obtenidos
2)El estimador de efectos aleatorios, nos permite estimar el efectos de las variables que son individualmente invariante en el tiempo
3)El estimador de efectos aleatorios es un GLS estimación procedimiento, y el estimador de efectos fijos es un LS estimador.
Para responder a su pregunta, la prueba para los efectos aleatorios y, a continuación, ver cuál es el modelo preferido, pero no está clara la debe utilizar este modelo, en lugar de que uno.
