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In dem Statistik und der Ökonometrie sein Paneldaten oder Längsschnittdaten Beobachtungen über die Zeit zu mehreren Variablen. Zeitfolgen sind spezielle eindimensionale Fälle von Paneldaten.

Analyse von Paneldaten

Ein Panel sieht so aus:

${displaystyle X_{it},;i=1,ldots ,N;t=1,ldots ,T}$,

in welchem ${Anzeigestil i}$ die individuelle Dimension ist und ${displaystyle t}$ die Zeitdimension. Ein Standard-Panel-Datenregressionsmodell wird als noted ${displaystyle y_{it}=alpha eta 'X_{it} u_{it}}$Über die Struktur dieses Modells können mehrere Annahmen gemacht werden. Es gibt zwei wichtige Modelle Modell mit festen Effekten und der Modell mit zufälligen Effekten. Das Fixed-Effects-Modell wird geschrieben als

${displaystyle y_{it}=alpha eta 'X_{it} u_{it}}$

${displaystyle u_{it}=mu _{i} u _{it}}$

${displaystyle mu_{i}}$ sind die einzelnen Effekte, und weil wir davon ausgehen, dass diese über die verschiedenen Zeiteinheiten fixiert sind, nennen wir dies das Fixed-Effects-Modell. Das Random-Effects-Modell geht auch davon aus, dass

${displaystyle mu _{i}sim { ext{i.i.d.}}N(0,sigma _{mu}^{2})}$

und

${displaystyle u _{it}sim { ext{i.i.d.}}N(0,sigma _{u}^{2}).}$

Vor-und Nachteile

Leistungen

• Im Gegensatz zu Querschnittsanalysen, bei denen alle relevanten Variablen gleichzeitig gemessen werden, können Paneldaten eine Kausalität zeigen.
• Im Vergleich zu Trend analysen, bei der jedes Mal, wenn eine neue Gruppe ausgewählt wird, der Unterschied in der persönlichen Präferenz zwischen den Menschen weniger Einfluss hat.
• Es kann ein viel größerer Datensatz erstellt werden als bei der Querschnittsanalyse und der Zeitreihenanalyse.

Nachteile

• Im Laufe der Zeit können Fragen unterschiedlich interpretiert werden.
• Da die Recherche länger dauert, kann ihre Relevanz abnehmen. Möglicherweise wurden bereits neue, relevantere Untersuchungen eingeleitet.
• Je länger die Studie dauert, desto kleiner wird die Gruppe, die an der gesamten Studie teilnimmt. Dies ist insbesondere dann ein Problem, wenn die Personen, die das Panel verlassen, typisch für die Forschung sind.
• Da die Leute wissen, dass sie sich in einem Panel befinden, können sie sich anders verhalten. Dadurch sind sie nicht mehr repräsentativ.
• Persönliche Veränderungen wie Kinderwunsch und Aufstieg in ein Unternehmen können dazu führen, dass das Gremium nicht mehr repräsentativ ist.
• Paneldaten sind oft sehr teuer und zeitaufwendig.

Beispiel

ausgewogene Paneldaten:		unsymmetrische Paneldaten:
${displaystyle { egin{matrix}mathrm {person} &mathrm {Jahr} &mathrm {Einkommen} &mathrm {Alter} &mathrm {gender} /1&2003&1500&27&1/1&2004&1700&28&1/1&2005&2000&29&1/2&2003&2100&41&2/2&2004&&2100&242}}$		${displaystyle { egin{matrix}mathrm {person} &mathrm {Jahr} &mathrm {Einkommen} &mathrm {Alter} &mathrm {gender} /1&2003&1500&27&1/1&2004&1700&28&1/2&2003&2100&41&2/2&2004&2100&42&2/2&2005&2200&3000}{$

Das obige Beispiel ist ein Beispiel für zwei Datensätze. Für mehrere Personen werden über mehrere Jahre hinweg individuelle Merkmale (Einkommen, Alter, Geschlecht) erhoben. Das rechte Beispiel ist unausgewogen, da nicht jeder Mensch jedes Jahr beobachtet wurde.

Ein bekannter Datensatz, bei dem Paneldaten verfügbar sind, ist der der Nutzer der Bonuskarte von Albert Heijn. Mehrere Verbraucher werden zu unterschiedlichen Zeiten (d. h. täglich) daraufhin überprüft, was gekauft wird.