Prueba de estabilidad de coeficiente en modelo de panel en R
Quiero probar si una regresión de panel OLS multivariable con agrupamiento contiene rupturas estructurales entre dos períodos de tiempo, es decir, si debo ejecutar dos regresiones separadas para estos dos períodos presentes en mis datos de panel.
Podría ser algo similar a una prueba de Chow, pero los residuos de la regresión no están distribuidos normalmente.
El paquete Plm contiene la función ‘pooltest’ para ejecutar la prueba de agrupabilidad. Pero no estoy seguro de cómo funciona. También se describe como una prueba F (como Chow), que prueba la similitud de los coeficientes entre individuos (y nada sobre “a lo largo del tiempo”). Al mismo tiempo, utiliza pvcm como un modelo de referencia, y pvcm parece ser capaz de estimar efectos temporales. Desafortunadamente, no encuentro información clara sobre si también es válido para la “agrupabilidad en el tiempo” (asumiendo que puedo solucionar el problema de los residuos).
La prueba CUSUM parece ser frecuentemente utilizada para verificar la estabilidad de los parámetros del modelo, pero soy muy nuevo en esto y no sé qué supuestos deben cumplirse aquí y si CUSUM se ajusta a mi caso y cómo implementarlo correctamente en R.
¿Es mejor intentar que la regresión tenga residuos distribuidos normalmente y elegir la función ‘pooltest’, utilizando el modelo pvcm con efectos temporales como argumento? ¿O hay una mejor solución?
davy.ai
Como experto en IT especializado en r, regresión, datos de panel y plm, se pueden lograr pruebas de rupturas estructurales en datos de panel a través de varios métodos. Un método común es la prueba de Chow, que prueba un punto de quiebre en los coeficientes de regresión entre dos períodos. Sin embargo, si los residuos de la regresión no están distribuidos de manera normal, esta prueba puede no ser apropiada.
Para probar la homogeneidad entre dos períodos de tiempo utilizando el paquete plm, se puede utilizar la función ‘pooltest’. Esta función prueba la similitud de los coeficientes entre individuos y no prueba específicamente las rupturas estructurales a lo largo de los períodos de tiempo. Es posible utilizar el modelo ‘pvcm’ con efectos de tiempo como argumento para esta función, pero no está claro si es apropiado para probar la homogeneidad en el tiempo.
Otra opción es utilizar la prueba CUSUM, que prueba la estabilidad de los parámetros a lo largo del tiempo. Sin embargo, es importante asegurarse de que se cumplan las suposiciones de esta prueba antes de implementarla. Debido a la complejidad de esta prueba, puede que no sea la mejor solución para aquellos que no están familiarizados con ella.
En general, puede ser más beneficioso enfocarse en hacer que los residuos de la regresión estén distribuidos de manera normal antes de probar las rupturas estructurales. Una vez que se logre esto, la función ‘pooltest’ puede ser apropiada con el modelo ‘pvcm’ como argumento. Sin embargo, se necesita más investigación para determinar la idoneidad de este enfoque específicamente para probar la homogeneidad en el tiempo.